企业视频展播，请点击播放视频作者：北京速***子科技有限公司边缘设备智能化的基本要求将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，智能边缘计算卡，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度***网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，智能边缘计算系统，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸边缘计算可以降低能耗当谈到电池供电设备的能源消耗时，您知道哪些能源消耗很多吗？无线广播。传感器和简单的计算通常不会消耗很多能量，但是发送和接收无线消息却会消耗很多能量。数量越少，发送和接收的消息越少，设备可以使用电池供电的时间就越长（所有无线连接都表示功耗，范围和带宽之间的折衷）因此，如果设备对设备本身、消息的数量和大小进行计算，智能边缘计算报价，并使用逻辑来减少消息，那么边缘计算对于LPWAN物联网应用是非常有效的。哪些场景需要用到边缘计算？边缘计算的前身是内容分发网络（CDN），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化***3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，生产过程会产生海量实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），重庆智能边缘计算，所以需要对采集数据进行过滤，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。速***子(图)-智能边缘计算卡-重庆智能边缘计算由北京速***子科技有限公司提供。北京速***子科技有限公司是一家从事“高速数据采集”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，稳健经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“鲁科数据”品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务至上，用户至上”的原则，使速***子在仪器仪表中赢得了客户的信任，树立了良好的企业形象。特别说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！)