如何選擇合適的邊緣計算機——將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣？將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣IIoT系統(tǒng)的激增正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如，在大型煉油廠內(nèi)，大量傳感器和設(shè)備每天都會生成1TB的原始數(shù)據(jù)。將所有這些原始數(shù)據(jù)，發(fā)送回公共云或私有服務(wù)器進行存儲或處理，需要相當(dāng)大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業(yè)應(yīng)用中，尤其是位于偏遠地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，不間斷向中心服務(wù)器發(fā)送大量數(shù)據(jù)是不可能的。即使企業(yè)擁有帶寬和足夠的基礎(chǔ)設(shè)施，部署和維護成本也非常高，數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲成本，并提高網(wǎng)絡(luò)可用性，IIoT應(yīng)用正將AI和ML功能部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以直接在現(xiàn)場啟用更強大的預(yù)處理功能。更具體地說，邊緣計算處理能力的進步，使IIoT應(yīng)用能利用邊遠位置的AI決策能力。哪家公司有智慧港口解決方案？廈門AI邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)

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將AI與IIoT相結(jié)合在前面討論的每個工業(yè)應(yīng)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(yù)防性維護的能力。AIoT是指在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用中采用人工智能技術(shù)，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(wǎng)？AI是研究如何構(gòu)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(xué)領(lǐng)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(jīng)驗自主學(xué)習(xí)和改進，而無需進行編程，例如通過各種算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一個相關(guān)術(shù)語是“深度學(xué)習(xí)”（DL），它是ML的一個子集，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。由于AI是一門覆蓋面非常廣的學(xué)科，本文主要討論的重點是計算機視覺或AI驅(qū)動的視頻分析。AI的其它子領(lǐng)域，通常與ML結(jié)合使用，實現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用中的分類和識別。從遠程監(jiān)控和預(yù)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(nóng)業(yè)無人機和戶外巡邏機器人，再到工業(yè)產(chǎn)品的微小缺陷自動光學(xué)檢測等，計算機視覺和視頻分析正在為工業(yè)應(yīng)用釋放更大的生產(chǎn)力和效率。

智慧工地智慧工地AI視頻生產(chǎn)安全可視化整體解決方案是面向工程施工企業(yè)、區(qū)域指揮部以及項目部的安全、質(zhì)量管理需要，以績效考核為抓手，通過教育培訓(xùn)、勞務(wù)管理、安全管理、質(zhì)量管理、應(yīng)急管理等實際業(yè)管理務(wù)場景與制度要求。利用互聯(lián)網(wǎng)、移動技術(shù)等信息化技術(shù)，為施工企業(yè)建立基于現(xiàn)場工程的全過程數(shù)字化管理系統(tǒng)平臺?；谖锫?lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)、智能AI、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，以滿足現(xiàn)場風(fēng)險預(yù)知和聯(lián)動預(yù)控為目標，建設(shè)本地化部署的可按需配置的智慧工地物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)“人、機、物、環(huán)、危、事”等六大焦點要素監(jiān)控監(jiān)測和預(yù)警處置管理的一體化采集處理、智能預(yù)警、聯(lián)動管控和分級轉(zhuǎn)發(fā)的集成管理，從而有效提升前列風(fēng)險感知、風(fēng)險預(yù)控、信息共享能力。哪家公司有道路黑煙車監(jiān)管解決方案？

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