將AI與IIoT相結(jié)合在前面討論的每個(gè)工業(yè)應(yīng)用中，“AIoT”都可以提供降低勞動(dòng)力成本、減少人為錯(cuò)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(gè)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(gè)相關(guān)術(shù)語是“深度學(xué)習(xí)”（DL），它是ML的一個(gè)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(dòng)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(shí)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(hào)的車輛識(shí)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(dòng)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。哪家公司算法效果好，可以持續(xù)升級(jí)？貴陽AI邊緣網(wǎng)關(guān)口碑好

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)大多數(shù)IIoT數(shù)據(jù)未經(jīng)分析連接到互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備近年來增長迅速，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到416億個(gè)終端。更令人難以置信的是每臺(tái)設(shè)備產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù)量。手動(dòng)分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息，可能需要花費(fèi)畢生的精力。在《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一篇關(guān)于數(shù)據(jù)策略的文章中指出，在制定決策的過程中，組織的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)往往只有不到一半得到有效的利用，不到1%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被分析或應(yīng)用。IP攝像機(jī)每天生成的視頻數(shù)據(jù)將近1.6EB，其中只有10%得到分析。盡管有能力收集更多信息，但這些數(shù)字表明，數(shù)據(jù)分析存在驚人的差距?？咳肆κ菬o法分析產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)的，這就是企業(yè)嘗試將AI和ML融入到IIoT應(yīng)用的原因。設(shè)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(shí)手動(dòng)檢查高爾夫球上微小缺陷的應(yīng)用場景。即使有一大批檢查人員，每個(gè)人仍然會(huì)容易疲勞，犯人因錯(cuò)誤。同樣，人工目視檢查鐵路軌道緊固件，只能在列車停運(yùn)后的半夜進(jìn)行，不只耗時(shí)，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設(shè)備，還會(huì)使工作人員面臨額外的風(fēng)險(xiǎn)。鄭州AI邊緣網(wǎng)關(guān)現(xiàn)貨哪家公司有智慧交通卡口解決方案？

城市基層管理及視頻場景分析平臺(tái)-智慧治理城市基層管理及視頻場景分析平臺(tái)有高空拋物監(jiān)測、電動(dòng)車上樓監(jiān)測及獨(dú)居老人預(yù)警監(jiān)測三個(gè)應(yīng)用場景。高空拋物監(jiān)測和電動(dòng)車上樓監(jiān)測應(yīng)用場景，采用智能視頻分析技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)小區(qū)的人為拋物和電動(dòng)車入電梯的不安全行為，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)預(yù)警，及時(shí)通知物業(yè)管理人員和社會(huì)治理工作組進(jìn)行及時(shí)處置和批評(píng)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(duì)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(dòng)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。

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如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣？在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)基礎(chǔ)設(shè)施上使用人工智能(AI)的軟件應(yīng)用，被稱為“AIoT”。構(gòu)建AIoT應(yīng)用程序的3個(gè)階段包括：數(shù)據(jù)收集、訓(xùn)練和推理。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和邊緣計(jì)算中的人工智能(AI)應(yīng)用，為現(xiàn)場的實(shí)時(shí)決策和更智能的生產(chǎn)運(yùn)營帶來了機(jī)遇。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）應(yīng)用正在產(chǎn)生比以往任何時(shí)候都多的數(shù)據(jù)。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，定期向中心服務(wù)器發(fā)送大量原始數(shù)據(jù)可能無法實(shí)現(xiàn)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲(chǔ)成本，同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)可用性，企業(yè)正在將人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)轉(zhuǎn)移到邊緣，以便在現(xiàn)場進(jìn)行實(shí)時(shí)決策和行動(dòng)。這些在物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施上部署AI功能的應(yīng)用，被稱為人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)。盡管AI模型仍在云端進(jìn)行訓(xùn)練，但可以在邊緣計(jì)算機(jī)上部署經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型，從而在現(xiàn)場實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和推理。那么，如何為工業(yè)AIoT應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)呢？哪家公司有智慧城管解決方案？哈爾濱AI邊緣網(wǎng)關(guān)圖片

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