為工業(yè)AIoT選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)在將人工智能引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí)，有幾個關(guān)鍵問題需要考慮。盡管與訓(xùn)練AI模型有關(guān)的大部分工作仍然在云中進(jìn)行，但較終企業(yè)還是需要在現(xiàn)場部署經(jīng)過訓(xùn)練的推理模型。AIoT邊緣計(jì)算本質(zhì)上是在現(xiàn)場進(jìn)行AI推理，而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理和分析。為了有效運(yùn)行AI模型和算法，工業(yè)AIoT應(yīng)用需要可靠的邊緣硬件平臺。要為工業(yè)AIoT應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)時(shí)，請考慮以下因素：1.人工智能不同實(shí)施階段的處理要求；2.邊緣計(jì)算水平；3.開發(fā)工具；4.環(huán)境問題。“對于關(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)?！蹦募夜居兄腔鬯畡?wù)解決方案？項(xiàng)目AI邊緣盒子

邊緣計(jì)算AI使用場景在工業(yè)機(jī)器和消費(fèi)類設(shè)備上，存在兩大邊緣計(jì)算AI市場。可見，在設(shè)備的控制優(yōu)化、自動化重復(fù)性勞動等方面都取得了進(jìn)步。但是近幾年來，隨著硬件能力的提高，物聯(lián)網(wǎng)場景的出現(xiàn)，以及成本的降低，大量的應(yīng)用場景已經(jīng)從云中移到了邊緣。1、邊緣計(jì)算AI--無人駕駛汽車無人駕駛汽車是應(yīng)用邊緣計(jì)算領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)。在許多情況下，自動駕駛汽車需要立即對情況進(jìn)行評估，這就要求實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。2、邊緣計(jì)算AI--機(jī)器人。關(guān)于無人駕駛無人機(jī)飛行中失去控制、消失的新聞。有些事故甚至引起了事故。飛機(jī)失事的后果也可能是災(zāi)難性的，這取決于無人機(jī)的著陸位置。在無人駕駛飛機(jī)上，飛行員不會主動干預(yù)無人駕駛飛機(jī)。它們遠(yuǎn)距離監(jiān)視行動，只有在相對必要時(shí)才手動駕駛無人機(jī)。其中較有名的例子是一款無人機(jī)送貨服務(wù)，它正在研發(fā)無人駕駛無人機(jī)來運(yùn)送包裹。視頻AI盒子報(bào)價(jià)哪家公司有智能視頻分析安全預(yù)警軟件平臺？

行業(yè)智能化升級，邊緣AI的典型應(yīng)用場景無人機(jī)近年來，從自媒體到影視拍攝；從電力巡檢到國土巡防；從農(nóng)業(yè)噴灑到防汛抗旱，無人機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域正在不斷擴(kuò)大。但是無人機(jī)的痛點(diǎn)：控制距離受限、孤立飛行無法協(xié)同配合、依賴人工監(jiān)控的問題依然突出。邊緣AI可以有效的解決這些問題，首先，通過區(qū)域邊緣計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)，無人機(jī)與之通訊，實(shí)現(xiàn)超視距廣域飛行。其次，通過自身的邊緣AI計(jì)算機(jī)，可以自主進(jìn)行編隊(duì)、多機(jī)協(xié)同配合。如近些年出現(xiàn)的無人機(jī)編隊(duì)表演，農(nóng)業(yè)組隊(duì)噴灑，掛載不同設(shè)備協(xié)同巡檢，甚至特種上進(jìn)行無人機(jī)集群突防等。較后，通過導(dǎo)入算法，可在現(xiàn)場自行分析拍攝的畫面內(nèi)容，如農(nóng)作物病害、森林火情等場景，自動向云端上傳匯報(bào)，降低人工監(jiān)控的工作量，自主進(jìn)行更遠(yuǎn)、更廣、更長時(shí)間的巡檢工作。

它可以實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制。傳統(tǒng)的工業(yè)自動化系統(tǒng)通常需要將數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行處理，然后再將結(jié)果返回給設(shè)備進(jìn)行控制，這個過程需要一定的時(shí)間。而AI邊緣網(wǎng)關(guān)可以在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制，提高了生產(chǎn)效率。AI邊緣網(wǎng)關(guān)可以實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)。通過將人工智能算法集成到邊緣網(wǎng)關(guān)中，可以對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，從而提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障和問題，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行維修和保養(yǎng)，避免設(shè)備停機(jī)和生產(chǎn)延誤。此外，AI邊緣網(wǎng)關(guān)還可以實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析和優(yōu)化。通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，可以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中存在的問題和瓶頸，并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。同時(shí)，AI邊緣網(wǎng)關(guān)還可以實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化展示，幫助企業(yè)管理層更好地了解生產(chǎn)情況，做出科學(xué)決策。哪家公司有智慧市政解決方案？

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智慧公交“智慧公交”系統(tǒng)通過在公交車上安裝GPS主機(jī)和車載視頻攝像頭，車載調(diào)度系統(tǒng)對車輛GPS數(shù)據(jù)、行駛道路視頻、車內(nèi)客流及乘客上下車視頻進(jìn)行采集，通過移動物聯(lián)網(wǎng)傳輸至公交總調(diào)度中心。這套系統(tǒng)可以根據(jù)天氣、假期、季節(jié)、周邊活動分析歷史斷面客流，進(jìn)行科學(xué)行車排班；根據(jù)客流、路況等情況進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，動態(tài)調(diào)整發(fā)車頻率；對發(fā)車早點(diǎn)、發(fā)車晚點(diǎn)、考勤缺失等20多種異常自動檢測及處理；自動形成出車統(tǒng)計(jì)、行駛里程、油電消耗等車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)報(bào)表，極大減少人力成本。項(xiàng)目AI邊緣盒子