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AI边缘计算盒子提高数据处理和基础设施的灵活性

发布日期:2020-12-23  中国POS机网  来源:深圳博时特科技
核心提示随着5G、人工智能、新基建的大形势铺开,AI 边缘计算也顺理成章地成为今年来科技界、智能界等众多行业关注的热点。那么什么是AI边缘计算?边缘AI是指在硬件设备上本地处理的AI算法,可以在没有网络连接的情况下处理
随着5G、人工智能、新基建的大形势铺开,AI 边缘计算也顺理成章地成为今年来科技界、智能界等众多行业关注的热点。那么什么是AI边缘计算?
边缘AI是指在硬件设备上本地处理的AI算法,可以在没有网络连接的情况下处理数据。这意味着可以在无需流式传输或在云端数据存储的情况下进行数据创建等操作。
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比如,工厂的机器人和自动驾驶汽车都需要以最小的延迟高速处理数据。为了实现这些目标,边缘计算可以在云上靠深度学习生成数据,而在数据原点——即设备本身(边缘)执行模型的推断和预测。
以工厂的工业机器人为例。AI技术可以在这里以人类无法企及的速度,对来自监控摄像头和传感器的大量多模态数据进行可视化和评估,可以用它来检测生产线上人类可能忽略的故障数据。这类物联网结构可以存储生产线上产生的大量数据,并通过机器学习进行分析,能够提高工厂智能化程度的AI模型的核心。
边缘AI、物联网、5G通过互联网相互连接的设备,包括智能手机、机器人和电子设备。作为一个用人工智能进行分析的平台,边缘人工智能可以收集和存储物联网产生的大量数据,让使用具有可扩展性的云成为可能,可以提高数据处理和基础设施的灵活性。
从2016年至今可以说是AI技术的爆发期,在算力、数据和算法驱动下,图像识别、语音识别等人工智能模型精度不断提升,AI推理开始从云向边缘进行落地,算力也需要从数据中心向边缘侧延伸。从疫情期间的AI体温检测、道路的无人驾驶,到油田的智慧运维等,AI正在向边缘场景快速渗透。
同时随着5G的发展,我国开通的5G基站数量超71.8万个,终端连接数超1.6亿个,而预计到2024年,全球终端连接数将超1500亿,仅靠云端的算力绝对无法满足边缘的市场规模,需要按照云-边-端的架构,将强大的算力延伸到数据边缘侧,孕育边缘计算场景的落地,并反哺云数据中心与终端,实现云、边、端的协同发展。
在5G与AI的推动下,边缘端正在演化出多样化的计算场景。浪潮正在围绕ICT融合场景、泛CDN、智能网联汽车、工业互联网、能源、交通、金融等产业+AI、城市治理、智能物联网七大场景进行布局,开发了适应不同场景的差异化解决方案。
12月17日,百度发布边缘计算盒子,加速边缘计算平台赋能工业互联网、智慧交通、智慧城市等领域场景化落地实践。相比百度的AI边缘计算盒子,博时特早在9月份就发布了边缘计算盒子EC01,EC01是基于瑞芯微RK3399+RK1808架构的AI边缘计算解决方案,RK3399为双Cortex-A72+四 Cortex-A53 大小核CPU,主频1.8GHz的高性能处理器,可支持4K 60fps VP9 and 4K 10bits,H265/H264 视频解码,外围接口丰富,拥有丰富的扩展性Rockchip RK3399+RK1808芯片的边缘计算主板算力超强,输入输出接口丰富且扩展性强。PCB 有 极佳的电气特性和抗干扰特性,工作稳定可靠,达到工业级标准。可广泛应用于智慧城市、安防、医 疗以及工业互联网等人工智能终端领域。
边缘计算盒子可以满足智慧交通、智能工厂、智慧园区、智慧工地等不同场景的需求,驱动各个行业智慧化和数字化的转型变革,为新基建注入充沛的智慧动能。
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