一文看懂AI是如何重新定义边缘计算的应用领域.doc
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1、一文看懂AI是如何重新定义边缘计算的应用领域在广义上,计算的历史是对理想系统架构的不断搜索。在过去的几十年中,系统架构师不断地从集中式配置中来回移动,其中计算资源位于远离用户的分布式体系结构中,处理资源则更靠近个人用户。早期的系统使用高度集中式的模型来向遍布企业的用户提供增加的计算能力和存储能力。在20世纪80年代和90年代,这些集中式架构让位给低成本PC的兴起和LAN的出现,然后因特网连接起来。在这个新的模型中,计算任务越来越多地委托给个人PC。随着笔记本电脑、平板电脑和智能手机的兴起,这种高度分布式的架构最终演变成了移动性。但是随着计算需求的增加,系统架构师开始将任务移动到云,在那里他们可
2、以利用其几乎无限的计算和存储资源、高可靠性和低成本。因此,近年来,架构设计师们开始转向围绕云构建更加集中的路径。例如,智能手机把所有的东西都送回云中进行处理和存储,仅在需要数据时,将其返回到设备。然而,并非所有的应用程序都要在云端运行。事实上,随着设计师们向在边缘运行的应用程序增加越来越高的智能水平,他们将需要更快速地响应不断变化的环境条件。例如,当一辆自主车进入一个智能城市时,没有足够的时间与云沟通,以确定交通灯是红色时是否需要停车,它必须立即采取行动。类似地,当智能家居中的安全系统检测到房屋内的移动时,必须依靠其设备上的资源来检测该移动是闯入房屋的窃贼或只是家里的宠物狗。种种新场景的应用,
3、需要智能设备拥有边缘端的计算处理能力。通过人工智能技术,如智能语音或面部识别等技术,这些智能设备将能够迅速适应变化的环境,发挥它们的功能。并且,通过应用机器学习技术,这些设备将能够基于不断收集的数据来学习和升级它们的操作。AI重新定义边缘计算的应用领域AI赋能的边缘计算市场潜力巨大。潜在的应用范围从消费级应用,如智能电视,可以感觉到当用户离开房间并自动关机,延伸到工业级应用,如下一代机器视觉解决方案的目标是在未来的智能工厂。智能汽车目前来看,边缘计算解决方案最热门的市场之一是汽车行业,汽车从一个主要机械设备迅速发展为一个日益电子化的平台,推动了这一转变。AI赋能的边缘计算使先进的驾驶员辅助系统
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