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,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而各种深度神经网络(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,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
边缘计算的关键意义
根据IDC预测,物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。
可以预见的是,随着数字化转型的加快,传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备,生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。
从企业管理者的角度来看,选择产业升级的目的有两个:一是提高生产效率,以降低成本,移动边缘计算卡,提供更好的客户体验;二是对价值链进行“洗牌”,以发现新的商业模式,网关边缘计算卡,提供新的产品和服务。
从战略的角度来看,产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化,边缘计算卡,二是对于企业数字化业务的创新、转变。
什么是边缘计算(MEC)?
为避免技术的枯燥,我举个例子,自然界有种非常聪明的动物——章鱼。
它是无脊椎动物里面智商很高的,无论是逃生还是捕食,又多又长的触角运用得收放自如。
科学家研究发现,章鱼的触角里布满了神经元,可以独立处理许多动作,章鱼的大脑只占40%的处理,其它的处理能力分布在其8条触角上,这样便大大增强了其应变处理能力。
如果说人体是大脑中央集中处理的方式,99%的能力需要大脑做出反应的话,智能边缘计算卡,章鱼就是一个分布式处理系统,60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。
没错,这就是边缘计算的原理。
将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成,大部分不需要与网络交互,少数与网络互通完成,这就是边缘计算。
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