行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景安防监控实时视频分析也是边缘AI较重要的应用场景之一。人脸识别系统是监控摄像机的发展方向，它可以通过学习人脸来识别个体。以前，视频分析通常是在云中进行的，存在数据消耗高、延迟大等问题。随着边缘计算技术的发展，部分视频分析工作可以转移到边缘节点。边缘AI可以加强相机终端的计算和处理能力，它所携带的人脸识别功能可以不再依赖于云服务器，节省了大量的带宽资源和上传时间。通过在本地设备上直接完成人脸识别，缩短识别过程。哪家公司有智慧社区解决方案？深圳附近哪里有AI边缘网关

数字乡村以农业农村大数据为焦点，设计县、乡、村数字乡村的三层部署架构，在村子里部署前端感知摄像头，进行信息的收集和指令的下发，由乡镇分控中心一级进行边缘处理，较后归集到县域的总控中心云平台；村里用于乡村治理和产业发展的多功能摄像头，一个摄像头加载了多个人工智能算法，可以用于村里的治安管理，水务河流管理，垃圾排放管理，产业方面的农作物种植，农机调度管理；视频会商用于远程的教育医疗，解决乡村远距离不方便的问题；乡镇和县域的两级控制中心进行分层管理和边缘处理。郑州AI边缘网关功能哪家公司有智慧水利解决方案？

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。”

如何选择合适的边缘计算机大多数IIoT数据未经分析连接到互联网的工业设备近年来增长迅速，预计到2025年将达到416亿个终端。更令人难以置信的是每台设备产生的惊人数据量。手动分析制造装配线上传感器生成的所有信息，可能需要花费毕生的精力。在《哈佛商业评论》的一篇关于数据策略的文章中指出，在制定决策的过程中，组织的结构化数据往往只有不到一半得到有效的利用，不到1%的非结构化数据被分析或应用。IP摄像机每天生成的视频数据将近1.6EB，其中只有10%得到分析。尽管有能力收集更多信息，但这些数字表明，数据分析存在惊人的差距。靠人力是无法分析产生的所有数据的，这就是企业尝试将AI和ML融入到IIoT应用的原因。设想一下，只靠人工目视，在制造装配线上，每周5天每天8小时手动检查高尔夫球上微小缺陷的应用场景。即使有一大批检查人员，每个人仍然会容易疲劳，犯人因错误。同样，人工目视检查铁路轨道紧固件，只能在列车停运后的半夜进行，不只耗时，而且做起来很困难。人工检查高压电力线和变电站设备，还会使工作人员面临额外的风险。哪家公司有硬件产品定制化服务能力？

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。哪家公司有大批量供货能力？苏州AI边缘网关现货

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