如今,数十亿物联网传感器广泛部署在零售商店、城市街道、仓库和医院等各种场所,正在生成大量数据。从这些数据中更快地获得洞察意味着改善服务、简化运营,甚至挽救生命。但要做到这一点,企业需要实时做出决策,而这意味着要将 AI 计算部署到数据所在位置,即网络边缘。
在边缘,物联网和移动设备通过嵌入式处理器收集数据。边缘计算将 AI 的强大功能直接应用于这些设备,在数据源(而不是在云端或数据中心)处处理获取的数据。这加速了 AI 工作流,为实时决策制定和软件定义的自主机器提供动力支持。
边缘计算在行动点处理数据,可减少或消除数据传输过程,进而加速 AI 工作流。
在本地处理敏感数据,就不需要将其发送到云端,因此可以更好地保护敏感数据。
将数据发送到云端需要有足够的带宽和存储,而在本地处理数据可以减少这方面的成本。
边缘计算可在本地进行,无需连接互联网。如此一来就扩展了 AI 的覆盖范围。
边缘计算专为全天候实时解决方案而开发。通过尽可能靠近数据源处理数据,可以最大限度地减少延迟,组织机构可以实时获得切实可行的见解。企业因此可以立即响应客户需求、在外科医生做手术时为其提供关键信息、让仓库高效安全地运作、推动自动驾驶领域不断创新等。
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AI 正在帮助医院和医疗保健服务变得更智能、更安全,让患者享受到更好的护理服务。得益于边缘计算,AI 可以直接部署到检查室、手术台或病房。
5G、物联网 (IoT) 和边缘计算的融合正在大幅提升网络性能,并将电信服务扩展到互联工厂、零售商店、医院,乃至城市街道的边缘。
借助边缘计算,公用事业公司可以动态预测能源需求并管理供应,整合可再生能源和分布式能源,并通过软件定义的智能电网增强电网弹性。
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AI 和云原生应用、物联网及其数十亿个传感器以及 5G 网络使大规模边缘 AI 成为可能。探索企业边缘、嵌入式边缘和工业边缘方面的 NVIDIA 解决方案,所有这些解决方案都将这种可能性转化为现实世界的结果,在行动点实现智能自动化并实时推动决策。
那么边缘 AI 到底是什么呢?边缘 AI 是一种强大的计算,能够将人、企业和加速服务联系在一起,缩短现实世界的距离,让联系变得更紧密。订阅边缘 AI 最新资讯,及时了解最新进展。
边缘计算是在数据源或数据源附近完成的计算,能够实时处理数据,对智能基础设施而言是首选方案。云计算是在云端完成计算。这种计算方式具有较高的灵活性和可扩展性,非常适合希望快速开始部署或有多种用途需求的客户。 这两种计算模型都有各自的优势,因此许多组织会寻求二者混合的计算方法。
与传统的云端计算或数据中心计算相比,边缘计算具有许多优点,如延迟更低、带宽更高,并拥有数据主权。许多组织都希望通过 AI 应用获取实时智能。以自动驾驶汽车以及工厂、工业检测的自动机器为例,如果它们对所提取数据的处理不够快(实时),就会造成严重的安全问题。
边缘计算不限于任何行业或应用程序。各行业的组织都在利用这些解决方案来加速其应用程序并利用边缘AI的优势。例如零售业的智能购物体验、智慧城市的智能基础设施以及工业制造的自动化。