將AI與IIoT相結合在前面討論的每個工業(yè)應用中，“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優(yōu)化預防性維護的能力。AIoT是指在物聯(lián)網(IoT)應用中采用人工智能技術，以提高運營效率、人機交互以及數(shù)據(jù)分析和管理。那么我們所說的人工智能到底是什么，它將如何融入工業(yè)物聯(lián)網？AI是研究如何構建智能程序和機器，來解決傳統(tǒng)上由人解決的問題的一般科學領域。AI包括ML，ML是AI的一個特定子集，它使系統(tǒng)能夠通過經驗自主學習和改進，而無需進行編程，例如通過各種算法和神經網絡。另一個相關術語是“深度學習”（DL），它是ML的一個子集，其中多層神經網絡從大量數(shù)據(jù)中學習。由于AI是一門覆蓋面非常廣的學科，本文主要討論的重點是計算機視覺或AI驅動的視頻分析。AI的其它子領域，通常與ML結合使用，實現(xiàn)工業(yè)應用中的分類和識別。從遠程監(jiān)控和預防性維護中獲取的的數(shù)據(jù)，到智能交通系統(tǒng)中控制交通信號的車輛識別，到農業(yè)無人機和戶外巡邏機器人，再到工業(yè)產品的微小缺陷自動光學檢測等，計算機視覺和視頻分析正在為工業(yè)應用釋放更大的生產力和效率。哪家公司算法效果好，可以持續(xù)升級？貴陽AI邊緣網關口碑好

如何選擇合適的邊緣計算機大多數(shù)IIoT數(shù)據(jù)未經分析連接到互聯(lián)網的工業(yè)設備近年來增長迅速，預計到2025年將達到416億個終端。更令人難以置信的是每臺設備產生的驚人數(shù)據(jù)量。手動分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息，可能需要花費畢生的精力。在《哈佛商業(yè)評論》的一篇關于數(shù)據(jù)策略的文章中指出，在制定決策的過程中，組織的結構化數(shù)據(jù)往往只有不到一半得到有效的利用，不到1%的非結構化數(shù)據(jù)被分析或應用。IP攝像機每天生成的視頻數(shù)據(jù)將近1.6EB，其中只有10%得到分析。盡管有能力收集更多信息，但這些數(shù)字表明，數(shù)據(jù)分析存在驚人的差距。靠人力是無法分析產生的所有數(shù)據(jù)的，這就是企業(yè)嘗試將AI和ML融入到IIoT應用的原因。設想一下，只靠人工目視，在制造裝配線上，每周5天每天8小時手動檢查高爾夫球上微小缺陷的應用場景。即使有一大批檢查人員，每個人仍然會容易疲勞，犯人因錯誤。同樣，人工目視檢查鐵路軌道緊固件，只能在列車停運后的半夜進行，不只耗時，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設備，還會使工作人員面臨額外的風險。鄭州AI邊緣網關現(xiàn)貨哪家公司有智慧交通卡口解決方案？

城市基層管理及視頻場景分析平臺-智慧治理城市基層管理及視頻場景分析平臺有高空拋物監(jiān)測、電動車上樓監(jiān)測及獨居老人預警監(jiān)測三個應用場景。高空拋物監(jiān)測和電動車上樓監(jiān)測應用場景，采用智能視頻分析技術，及時發(fā)現(xiàn)小區(qū)的人為拋物和電動車入電梯的不安全行為，實現(xiàn)自動預警，及時通知物業(yè)管理人員和社會治理工作組進行及時處置和批評教育，監(jiān)測預警截圖、視頻截圖和歷史數(shù)據(jù)為各種糾紛、事故提供了完整、清洗的證據(jù)支撐，為打造我們城市的平安、和諧社區(qū)提供了有效的技術支持手段。獨居老人預警監(jiān)測應用場景，采用物聯(lián)網技術實現(xiàn)對老人健康數(shù)據(jù)的遠程監(jiān)測，實現(xiàn)健康數(shù)據(jù)預警、實現(xiàn)人員定位、實現(xiàn)健康養(yǎng)老聯(lián)動關懷和處置。新技術的運用，助力城市健康養(yǎng)老開創(chuàng)新的局面，提升老人的獲得感和幸福感。

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如何選擇合適的邊緣計算機——將AI轉移到IIoT邊緣？在物聯(lián)網(IoT)基礎設施上使用人工智能(AI)的軟件應用，被稱為“AIoT”。構建AIoT應用程序的3個階段包括：數(shù)據(jù)收集、訓練和推理。工業(yè)物聯(lián)網(IIoT)和邊緣計算中的人工智能(AI)應用，為現(xiàn)場的實時決策和更智能的生產運營帶來了機遇。工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）應用正在產生比以往任何時候都多的數(shù)據(jù)。在很多工業(yè)應用中，尤其是位于偏遠地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，定期向中心服務器發(fā)送大量原始數(shù)據(jù)可能無法實現(xiàn)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲成本，同時提高網絡可用性，企業(yè)正在將人工智能(AI)和機器學習(ML)轉移到邊緣，以便在現(xiàn)場進行實時決策和行動。這些在物聯(lián)網基礎設施上部署AI功能的應用，被稱為人工智能物聯(lián)網(AIoT)。盡管AI模型仍在云端進行訓練，但可以在邊緣計算機上部署經過訓練的AI模型，從而在現(xiàn)場實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和推理。那么，如何為工業(yè)AIoT應用選擇合適的邊緣計算機呢？哪家公司有智慧城管解決方案？哈爾濱AI邊緣網關圖片

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