隨著我們向智能邊緣設備邁進,人工智能、邊緣計算和邊緣數據庫管理的融合將成為預示快速、實時和安全解決方案時代的核心。展望未來,組織可以專注于實施復雜的邊緣策略,以高效、安全地管理人工智能工作負載并簡化業(yè)務中數據的使用。
由智能中央實體控制的自主機器艦隊的概念可能類似于反烏托邦科幻小說故事。因此,與涉及人工智能的任何事情一樣,需要施加行為參數。在不遠的將來,自動化邊緣設備完全有可能具有相互學習的能力。這將使其有能力代表我們做出越來越明智的決策,這將對行業(yè)和社會產生變革性影響。
邊緣計算不會取代集中式服務器和云計算的需求。相反,其將與這些元素結合起來創(chuàng)建一個超級連接的世界。專家預計,計算能力將繼續(xù)在邊緣和核心之間劃分,個別用例以及連接性、成本和延遲考慮因素決定何時應使用邊緣計算,而不是集中計算資源。
邊緣計算是一種分布式計算模型,它使計算和數據存儲更接近選定的位置。它減少了延遲并提高了整體性能。根據市場和市場最近的一份報告,“邊緣計算市場到2028年的全球預測”,到2028年,全球邊緣計算市場規(guī)模將增長1113億美元。它的年復合增長率將達到15.7%。不斷增長的市場規(guī)模證實了邊緣計算將在未來幾年發(fā)揮關鍵作用。因此,...
邊緣計算正在推動計算機視覺進入智能系統(tǒng)、智能設備和沉浸式體驗的新時代。 邊緣計算的優(yōu)勢包括更快的處理速度、更高的安全性和實時洞察力,使其成為計算機視覺應用的關鍵工具。邊緣計算通過在傳感器、手機和相機等設備上實現超快速處理和分析來增強計算機視覺,而無需基于云的服務器。
人工智能(AI)不僅僅是一個技術流行語,其是一種迅速重塑我們生活和工作方式的變革力量。當我們站在一個新時代的頂端時,人工智能技術已經做好了未來的準備,在各個領域釋放出前所未有的可能性。從醫(yī)療保健到金融、從教育到自治系統(tǒng),人工智能的影響是普遍而深遠的。
邊緣人工智能在保持計算靠近數據源方面提供了性能優(yōu)勢,在優(yōu)先考慮隱私保護時確保安全性,并在難以到達的位置收集數據時提供后勤優(yōu)勢。 企業(yè)領導者應該了解的邊緣人工智能用例出現在各個垂直市場中。
解決特定挑戰(zhàn)的技術進步使這些設備能夠在受限的環(huán)境中本地執(zhí)行復雜的功能——即尺寸、功率和內存——正在使這種以云為中心的人工智能技術延伸到邊緣,新的發(fā)展將使邊緣的人工智能視覺無處不在。
想象一下,一個獨立思考的城市,確保貨物第一時間到達,“分流”交通,讓緊急車輛到達目的地,甚至讓人們與丟失的寵物團聚。這就是下一代智慧城市的前景——被稱為“認知城市”。
了解 2023 年物聯網和邊緣計算之間的差異 在數字化轉型時代,物聯網 (IoT) 和邊緣計算等新興技術徹底改變了我們與數據和設備交互的方式。 雖然這兩個概念是相互關聯的,并且旨在優(yōu)化數據處理和提高效率,但它們在計算中具有不同的用途。 在本文中,我們將深入探討物聯網和邊緣計算之間的細微差別和區(qū)別,探討它們的特點、應用...