如何選擇合適的邊緣計算機——將AI轉移到IIoT邊緣？將AI轉移到IIoT邊緣IIoT系統的激增正在產生大量的數據。例如，在大型煉油廠內，大量傳感器和設備每天都會生成1TB的原始數據。將所有這些原始數據，發送回公共云或私有服務器進行存儲或處理，需要相當大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業應用中，尤其是位于偏遠地區的高度分散的系統中，不間斷向中心服務器發送大量數據是不可能的。即使企業擁有帶寬和足夠的基礎設施，部署和維護成本也非常高，數據傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關鍵任務的工業應用必須能夠盡快分析原始數據。為了減少延遲、降低數據通信和存儲成本，并提高網絡可用性，IIoT應用正將AI和ML功能部署到網絡邊緣，以直接在現場啟用更強大的預處理功能。更具體地說，邊緣計算處理能力的進步，使IIoT應用能利用邊遠位置的AI決策能力。哪家公司有智慧港口解決方案？廈門AI邊緣網關技術

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將AI與IIoT相結合在前面討論的每個工業應用中，“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優化預防性維護的能力。AIoT是指在物聯網(IoT)應用中采用人工智能技術，以提高運營效率、人機交互以及數據分析和管理。那么我們所說的人工智能到底是什么，它將如何融入工業物聯網？AI是研究如何構建智能程序和機器，來解決傳統上由人解決的問題的一般科學領域。AI包括ML，ML是AI的一個特定子集，它使系統能夠通過經驗自主學習和改進，而無需進行編程，例如通過各種算法和神經網絡。另一個相關術語是“深度學習”（DL），它是ML的一個子集，其中多層神經網絡從大量數據中學習。由于AI是一門覆蓋面非常廣的學科，本文主要討論的重點是計算機視覺或AI驅動的視頻分析。AI的其它子領域，通常與ML結合使用，實現工業應用中的分類和識別。從遠程監控和預防性維護中獲取的的數據，到智能交通系統中控制交通信號的車輛識別，到農業無人機和戶外巡邏機器人，再到工業產品的微小缺陷自動光學檢測等，計算機視覺和視頻分析正在為工業應用釋放更大的生產力和效率。

智慧工地智慧工地AI視頻生產安全可視化整體解決方案是面向工程施工企業、區域指揮部以及項目部的安全、質量管理需要，以績效考核為抓手，通過教育培訓、勞務管理、安全管理、質量管理、應急管理等實際業管理務場景與制度要求。利用互聯網、移動技術等信息化技術，為施工企業建立基于現場工程的全過程數字化管理系統平臺。基于物聯網、5G、大數據、智能AI、互聯網等技術，以滿足現場風險預知和聯動預控為目標，建設本地化部署的可按需配置的智慧工地物聯網管理系統，實現“人、機、物、環、危、事”等六大焦點要素監控監測和預警處置管理的一體化采集處理、智能預警、聯動管控和分級轉發的集成管理，從而有效提升前列風險感知、風險預控、信息共享能力。哪家公司有道路黑煙車監管解決方案？

行業智能化升級，邊緣AI的典型應用場景智能汽車具備智能駕駛輔助的汽車在行駛過程中會產生大量數據，這些數據可能是汽車自身數據、如時速、油門與剎車開度等，也可能是雷達、視覺等外部傳感器探測的數據，在車路協同場景中，甚至還會有其他車輛的位置、速度，及電子路政設施的交互數據。汽車在道路上行駛時，如果這些數據全部需要上傳云端處理后再反饋車輛，就會產生嚴重的安全隱患，如果恰巧汽車行駛在無信號的山洞、隧道中，或信號故障、干擾的區域，云計算失聯，汽車無法自主進行決斷是非常可怕的。所以要借助邊緣AI計算機給予汽車相應思考能力，讓汽車不需要云計算即可做出“潛意識”的正確反應。哪家公司有地質災害監測解決方案？海口AI邊緣網關報價

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