智慧水利解決方案 水利是現代農業建設不可或缺的首要條件，是生態環境改善不可分割的保障系統。但當前智慧化、信息化建設發展也存在如下一些問題： ①人力投入大，成本高且效率低：a、人力監控，人力記錄數據，而數據會根據環境、時間等存在差異，造成人工誤差；b、人工預警判斷，缺少完善預警機制； ②應用智能化水平不夠：a、信息統計、匯總、分析缺少智能化手段；b、“四水問題”、“四亂”問題積弊深重，缺少智能化應對手段； ③數據孤島，無統一標準且難以共享，難管理、難監督；哪家公司有管道管線解決方案？長春AI邊緣網關互惠互利

構建 AIoT 應用的 3 個階段 一般來說，AIoT 計算的處理要求與應用需要的計算能力以及是否需要中心處理單元 (CPU) 或加速器有關。由于在構建 AI 邊緣計算應用的 3 個階段中，每個階段都使用不同的算法來執行不同的任務，因此每個階段都有自己的處理要求。 1 數據收集 這一階段的目標是獲取大量信息來訓練 AI 模型。未經處理的原始數據本身幫助不大，因為信息可能包含重復、錯誤和異常值。在初始階段對收集的數據進行預處理以識別模式、異常值和缺失的信息，允許用戶糾正錯誤和偏差。根據收集數據的復雜程度，用于數據收集的計算平臺通常基于 Arm Cortex 或英特爾 Atom/Core 處理器。一般來說，輸入 / 輸出 (I/O) 和 CPU 的規格，而不是圖形處理單元 (GPU)，對于執行數據收集任務更為重要。常州AI邊緣網關客服電話哪家公司有產品檢測報告？

邊緣計算AI使用場景 3、邊緣計算AI--面部識別 面部識別系統是監控攝像機的發展方向，邊緣計算AI通過學習人臉可以識別出人類個體。可以快速、準確地識別人臉，適合于針對性別、年齡等特點的營銷工具，以及解鎖手機的人臉識別場景。 4、邊緣計算AI--智能型電話 它是我們較熟悉的邊緣AI設備。智能手機語音助手是智能手機邊緣AI的好例子，因為這一技術實現了他們的語音界面。移動電話上的邊緣計算AI使數據處理發生在設備邊緣，這意味著無需向云傳輸設備數據。這樣可以保護隱私并減少通信。

如何選擇合適的邊緣計算機 大多數 IIoT 數據未經分析 連接到互聯網的工業設備近年來增長迅速，預計到 2025 年將達到 416 億個終端。更令人難以置信的是每臺設備產生的驚人數據量。手動分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息，可能需要花費畢生的精力。在《哈佛商業評論》的一篇關于數據策略的文章中指出，在制定決策的過程中，組織的結構化數據往往只有不到一半得到有效的利用，不到 1% 的非結構化數據被分析或應用。 IP 攝像機每天生成的視頻數據將近 1.6 EB，其中只有 10% 得到分析。盡管有能力收集更多信息，但這些數字表明，數據分析存在驚人的差距。靠人力是無法分析產生的所有數據的，這就是企業嘗試將 AI 和 ML 融入到 IIoT 應用的原因。 設想一下，只靠人工目視，在制造裝配線上，每周 5 天每天 8 小時手動檢查高爾夫球上微小缺陷的應用場景。即使有一大批檢查人員，每個人仍然會容易疲勞，犯人因錯誤。同樣，人工目視檢查鐵路軌道緊固件，只能在列車停運后的半夜進行，不只耗 時，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設備，還會使工作人員面臨額外的風險。哪家公司有智慧高速公路解決方案？

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。哪家公司有秸稈焚燒解決方案？銀川AI邊緣網關產品

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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。長春AI邊緣網關互惠互利

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