國際標(biāo)準(zhǔn)化組織3GPP定義了5G的三大場景。其中，eMBB指3D/超高清視頻等大流量移動寬帶業(yè)務(wù)，mMTC指大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，URLLC指如無人駕駛、工業(yè)自動化等需要低時延、高可靠連接的業(yè)務(wù)。5G通信網(wǎng)絡(luò)更加去中心化，需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署小規(guī)?；蛘弑銛y式數(shù)據(jù)中心，進(jìn)行終端請求的本地化處理，以滿足URLLC和mMTC的延時需求，因此邊緣計(jì)是5G技術(shù)之一。 邊緣計(jì)算恰好可以解決5G三大場景面臨的問題。首先，邊緣計(jì)算設(shè)備將為新的和現(xiàn)有的邊緣設(shè)備提供連接和保護(hù)；其次，盡管5G將為基于云的應(yīng)用程序提供更好的連接性和更低的延遲，但仍然存在處理和存儲數(shù)據(jù)的成本。混合邊緣計(jì)算/5G解決方案將降低這些成本；邊緣計(jì)算可以讓更多應(yīng)用程序在邊緣運(yùn)行，減短了由數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬限制所帶來的延時，并可對本地?cái)?shù)據(jù)做初步分析，為云分擔(dān)一部分工作。哪家公司有森林防火解決方案？蘭州智慧AI邊緣網(wǎng)關(guān)
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。合肥AI邊緣網(wǎng)關(guān)優(yōu)勢哪家公司有產(chǎn)品檢測報(bào)告？
數(shù)字鄉(xiāng)村以農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)為焦點(diǎn)，設(shè)計(jì)縣、鄉(xiāng)、村數(shù)字鄉(xiāng)村的三層部署架構(gòu)，在村子里部署前端感知攝像頭，進(jìn)行信息的收集和指令的下發(fā)，由鄉(xiāng)鎮(zhèn)分控中心一級進(jìn)行邊緣處理，較后歸集到縣域的總控中心云平臺；村里用于鄉(xiāng)村治理和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多功能攝像頭，一個攝像頭加載了多個人工智能算法，可以用于村里的治安管理，水務(wù)河流管理，垃圾排放管理，產(chǎn)業(yè)方面的農(nóng)作物種植，農(nóng)機(jī)調(diào)度管理；視頻會商用于遠(yuǎn)程的教育醫(yī)療，解決鄉(xiāng)村遠(yuǎn)距離不方便的問題；鄉(xiāng)鎮(zhèn)和縣域的兩級控制中心進(jìn)行分層管理和邊緣處理。
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。哪家公司有智慧市政解決方案？
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哪家公司有自己算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)？蘭州智慧AI邊緣網(wǎng)關(guān)
在工業(yè)制造領(lǐng)域，AI和邊緣應(yīng)用有望在智能工廠的發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。在工業(yè)4.0模式的推動下，下一代智能工廠將先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于軟件服務(wù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，以提高產(chǎn)能和生產(chǎn)效率。邊緣計(jì)算和人工智能使用本地傳感器控制和管理輸出，能夠提高效率，減少誤差。邊緣系統(tǒng)可以在毫秒內(nèi)響應(yīng)輸入，要么進(jìn)行調(diào)整以修復(fù)問題，要么關(guān)閉生產(chǎn)線以防止出現(xiàn)嚴(yán)重問題。由于云計(jì)算服務(wù)的下沉，有些流量直接通過本地邊緣智能平臺流出。在傳統(tǒng)網(wǎng)中，計(jì)算、控制、安全等均在內(nèi)部完成，如何對邊緣智能平臺的流量進(jìn)行計(jì)費(fèi)和控制，需要進(jìn)行研究；同時邊緣智能在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上有多種不同的部署規(guī)劃，比如部署在無線接入云、邊緣云及匯聚云，而不同的架構(gòu)所面臨的問題也略有不同。蘭州智慧AI邊緣網(wǎng)關(guān)