随着我们向智能边缘设备迈进,人工智能、边缘计算和边缘数据库管理的融合将成为预示快速、实时和安全解决方案时代的核心。展望未来,组织可以专注于实施复杂的边缘策略,以高效、安全地管理人工智能工作负载并简化业务中数据的使用。
由智能中央实体控制的自主机器舰队的概念可能类似于反乌托邦科幻小说故事。因此,与涉及人工智能的任何事情一样,需要施加行为参数。在不远的将来,自动化边缘设备完全有可能具有相互学习的能力。这将使其有能力代表我们做出越来越明智的决策,这将对行业和社会产生变革性影响。
边缘计算不会取代集中式服务器和云计算的需求。相反,其将与这些元素结合起来创建一个超级连接的世界。专家预计,计算能力将继续在边缘和核心之间划分,个别用例以及连接性、成本和延迟考虑因素决定何时应使用边缘计算,而不是集中计算资源。
边缘计算是一种分布式计算模型,它使计算和数据存储更接近选定的位置。它减少了延迟并提高了整体性能。根据市场和市场最近的一份报告,“边缘计算市场到2028年的全球预测”,到2028年,全球边缘计算市场规模将增长1113亿美元。它的年复合增长率将达到15.7%。不断增长的市场规模证实了边缘计算将在未来几年发挥关键作用。因此,...
边缘计算正在推动计算机视觉进入智能系统、智能设备和沉浸式体验的新时代。 边缘计算的优势包括更快的处理速度、更高的安全性和实时洞察力,使其成为计算机视觉应用的关键工具。边缘计算通过在传感器、手机和相机等设备上实现超快速处理和分析来增强计算机视觉,而无需基于云的服务器。
人工智能(AI)不仅仅是一个技术流行语,其是一种迅速重塑我们生活和工作方式的变革力量。当我们站在一个新时代的顶端时,人工智能技术已经做好了未来的准备,在各个领域释放出前所未有的可能性。从医疗保健到金融、从教育到自治系统,人工智能的影响是普遍而深远的。
边缘人工智能在保持计算靠近数据源方面提供了性能优势,在优先考虑隐私保护时确保安全性,并在难以到达的位置收集数据时提供后勤优势。 企业领导者应该了解的边缘人工智能用例出现在各个垂直市场中。
解决特定挑战的技术进步使这些设备能够在受限的环境中本地执行复杂的功能——即尺寸、功率和内存——正在使这种以云为中心的人工智能技术延伸到边缘,新的发展将使边缘的人工智能视觉无处不在。
想象一下,一个独立思考的城市,确保货物第一时间到达,“分流”交通,让紧急车辆到达目的地,甚至让人们与丢失的宠物团聚。这就是下一代智慧城市的前景——被称为“认知城市”。
了解 2023 年物联网和边缘计算之间的差异 在数字化转型时代,物联网 (IoT) 和边缘计算等新兴技术彻底改变了我们与数据和设备交互的方式。 虽然这两个概念是相互关联的,并且旨在优化数据处理和提高效率,但它们在计算中具有不同的用途。 在本文中,我们将深入探讨物联网和边缘计算之间的细微差别和区别,探讨它们的特点、应用...