为工业AIoT选择合适的边缘计算机在将人工智能引入工业物联网应用时，有几个关键问题需要考虑。尽管与训练AI模型有关的大部分工作仍然在云中进行，但较终企业还是需要在现场部署经过训练的推理模型。AIoT边缘计算本质上是在现场进行AI推理，而不是将原始数据发送到云端进行处理和分析。为了有效运行AI模型和算法，工业AIoT应用需要可靠的边缘硬件平台。要为工业AIoT应用选择合适的边缘计算机时，请考虑以下因素：1.人工智能不同实施阶段的处理要求；2.边缘计算水平；3.开发工具；4.环境问题。“对于关键任务的工业应用，必须能够尽快分析原始数据?！蹦募夜居杏布范ㄖ苹衲芰?？合肥附近AI边缘网关

如何选择合适的边缘计算机——将AI转移到IIoT边缘？在物联网(IoT)基础设施上使用人工智能(AI)的软件应用，被称为“AIoT”。构建AIoT应用程序的3个阶段包括：数据收集、训练和推理。工业物联网(IIoT)和边缘计算中的人工智能(AI)应用，为现场的实时决策和更智能的生产运营带来了机遇。工业物联网（IIoT）应用正在产生比以往任何时候都多的数据。在很多工业应用中，尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中，定期向中心服务器发送大量原始数据可能无法实现。为了减少延迟、降低数据通信和存储成本，同时提高网络可用性，企业正在将人工智能(AI)和机器学习(ML)转移到边缘，以便在现场进行实时决策和行动。这些在物联网基础设施上部署AI功能的应用，被称为人工智能物联网(AIoT)。尽管AI模型仍在云端进行训练，但可以在边缘计算机上部署经过训练的AI模型，从而在现场实现数据收集和推理。那么，如何为工业AIoT应用选择合适的边缘计算机呢？珠海AI边缘网关招商加盟哪家公司有智慧监所解决方案？

如何选择合适的边缘计算机——将AI转移到IIoT边缘？将AI转移到IIoT边缘IIoT系统的激增正在产生大量的数据。例如，在大型炼油厂内，大量传感器和设备每天都会生成1TB的原始数据。将所有这些原始数据，发送回公共云或私有服务器进行存储或处理，需要相当大的带宽、可用性和功耗。在很多工业应用中，尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中，不间断向中心服务器发送大量数据是不可能的。即使企业拥有带宽和足够的基础设施，部署和维护成本也非常高，数据传输和分析还存在大量延迟的情况。关键任务的工业应用必须能够尽快分析原始数据。为了减少延迟、降低数据通信和存储成本，并提高网络可用性，IIoT应用正将AI和ML功能部署到网络边缘，以直接在现场启用更强大的预处理功能。更具体地说，边缘计算处理能力的进步，使IIoT应用能利用边远位置的AI决策能力。

将AI与IIoT相结合在前面讨论的每个工业应用中，“AIoT”都可以提供降低劳动力成本、减少人为错误和优化预防性维护的能力。AIoT是指在物联网(IoT)应用中采用人工智能技术，以提高运营效率、人机交互以及数据分析和管理。那么我们所说的人工智能到底是什么，它将如何融入工业物联网？AI是研究如何构建智能程序和机器，来解决传统上由人解决的问题的一般科学领域。AI包括ML，ML是AI的一个特定子集，它使系统能够通过经验自主学习和改进，而无需进行编程，例如通过各种算法和神经网络。另一个相关术语是“深度学习”（DL），它是ML的一个子集，其中多层神经网络从大量数据中学习。由于AI是一门覆盖面非常广的学科，本文主要讨论的重点是计算机视觉或AI驱动的视频分析。AI的其它子领域，通常与ML结合使用，实现工业应用中的分类和识别。从远程监控和预防性维护中获取的的数据，到智能交通系统中控制交通信号的车辆识别，到农业无人机和户外巡逻机器人，再到工业产品的微小缺陷自动光学检测等，计算机视觉和视频分析正在为工业应用释放更大的生产力和效率。哪家公司有智慧市政解决方案？

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