將AI與IIoT相結(jié)合在前面討論的每個工業(yè)應(yīng)用中，“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優(yōu)化預(yù)防性維護(hù)的能力。AIoT是指在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用中采用人工智能技術(shù)，以提高運(yùn)營效率、人機(jī)交互以及數(shù)據(jù)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(yè)物聯(lián)網(wǎng)？AI是研究如何構(gòu)建智能程序和機(jī)器，來解決傳統(tǒng)上由人解決的問題的一般科學(xué)領(lǐng)域。AI包括ML，ML是AI的一個特定子集，它使系統(tǒng)能夠通過經(jīng)驗(yàn)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無需進(jìn)行編程，例如通過各種算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一個相關(guān)術(shù)語是“深度學(xué)習(xí)”（DL），它是ML的一個子集，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。由于AI是一門覆蓋面非常廣的學(xué)科，本文主要討論的重點(diǎn)是計(jì)算機(jī)視覺或AI驅(qū)動的視頻分析。AI的其它子領(lǐng)域，通常與ML結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用中的分類和識別。從遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)防性維護(hù)中獲取的的數(shù)據(jù)，到智能交通系統(tǒng)中控制交通信號的車輛識別，到農(nóng)業(yè)無人機(jī)和戶外巡邏機(jī)器人，再到工業(yè)產(chǎn)品的微小缺陷自動光學(xué)檢測等，計(jì)算機(jī)視覺和視頻分析正在為工業(yè)應(yīng)用釋放更大的生產(chǎn)力和效率。哪家公司有智慧社區(qū)解決方案？天津智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

智慧城管視頻智能分析系統(tǒng)智慧城管視頻智能分析系統(tǒng)針對市容環(huán)境、街面秩序、施工管理、宣傳廣告及突發(fā)事件等城市管理場景中的痛難點(diǎn)問題，利用城市中現(xiàn)有的海量視頻資源，通過“全自動、各方面、全天候、全區(qū)域、全城市”五位一體自動識別模式，實(shí)現(xiàn)違規(guī)事件實(shí)時預(yù)警、智能分析輔助決策、全線流程閉環(huán)處理，助力構(gòu)建智能化、長效化、精細(xì)化的新型城市管理體系。已有算法較為豐富，準(zhǔn)確率行業(yè)前列，且可快速交付落地，滿足客戶對算法效果的期望；快速響應(yīng)客戶提出的個性化算法及應(yīng)用功能需求。青島AI邊緣網(wǎng)關(guān)一般多少錢哪家公司有秸稈焚燒解決方案？

城市基層管理及視頻場景分析平臺-智慧治理城市基層管理及視頻場景分析平臺有高空拋物監(jiān)測、電動車上樓監(jiān)測及獨(dú)居老人預(yù)警監(jiān)測三個應(yīng)用場景。高空拋物監(jiān)測和電動車上樓監(jiān)測應(yīng)用場景，采用智能視頻分析技術(shù)，及時發(fā)現(xiàn)小區(qū)的人為拋物和電動車入電梯的不安全行為，實(shí)現(xiàn)自動預(yù)警，及時通知物業(yè)管理人員和社會治理工作組進(jìn)行及時處置和批評教育，監(jiān)測預(yù)警截圖、視頻截圖和歷史數(shù)據(jù)為各種糾紛、事故提供了完整、清洗的證據(jù)支撐，為打造我們城市的平安、和諧社區(qū)提供了有效的技術(shù)支持手段。獨(dú)居老人預(yù)警監(jiān)測應(yīng)用場景，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對老人健康數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)預(yù)警、實(shí)現(xiàn)人員定位、實(shí)現(xiàn)健康養(yǎng)老聯(lián)動關(guān)懷和處置。新技術(shù)的運(yùn)用，助力城市健康養(yǎng)老開創(chuàng)新的局面，提升老人的獲得感和幸福感。

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣？將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣IIoT系統(tǒng)的激增正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如，在大型煉油廠內(nèi)，大量傳感器和設(shè)備每天都會生成1TB的原始數(shù)據(jù)。將所有這些原始數(shù)據(jù)，發(fā)送回公共云或私有服務(wù)器進(jìn)行存儲或處理，需要相當(dāng)大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業(yè)應(yīng)用中，尤其是位于偏遠(yuǎn)地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，不間斷向中心服務(wù)器發(fā)送大量數(shù)據(jù)是不可能的。即使企業(yè)擁有帶寬和足夠的基礎(chǔ)設(shè)施，部署和維護(hù)成本也非常高，數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲成本，并提高網(wǎng)絡(luò)可用性，IIoT應(yīng)用正將AI和ML功能部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以直接在現(xiàn)場啟用更強(qiáng)大的預(yù)處理功能。更具體地說，邊緣計(jì)算處理能力的進(jìn)步，使IIoT應(yīng)用能利用邊遠(yuǎn)位置的AI決策能力。哪家公司算法效果好，可以持續(xù)升級？

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構(gòu)建AIoT應(yīng)用的3個階段2訓(xùn)練AI模型需要在高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和資源匱乏的ML或DL算法上進(jìn)行訓(xùn)練，這些算法需要更強(qiáng)大的處理能力，例如強(qiáng)大的GPU，以支持并行計(jì)算來分析所收集的、經(jīng)預(yù)處理的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練AI模型涉及選擇ML模型，并根據(jù)所收集、經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練。在此過程中，需要評估和調(diào)整參數(shù)以確保準(zhǔn)確性。有很多訓(xùn)練模型和工具可供選擇，包括現(xiàn)成的DL設(shè)計(jì)框架，例如PyTorch、TensorFlow和Caffe。訓(xùn)練通常在指定的AI訓(xùn)練機(jī)或云計(jì)算服務(wù)上而不是在現(xiàn)場進(jìn)行，例如亞馬遜的AWSDeepLearningAMIs、谷歌CloudAI或微軟AzureMachineLearning等。天津智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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