什么是边缘计算（Edge AI）？

什么是边缘计算（Edge AI）？

该平台的API接口大脑旨在深入解析相关技术与应用。
该技术在计算机架构领域中将计算资源部署在本地设备附近的边缘区域被视为一种创新策略。
该方法学在实际应用中展现出显著优势。
在数据传输过程中有效降低了系统处理压力并提高了效率。
通过这种方式能够有效降低数据传输时延问题。
通常发生在数据生成源头附近。
这一现象被称为'边缘计算'。
随着该技术的发展前景愈发广阔。
各行业均对此给予高度关注
特别是在优化响应速度和保护隐私安全方面表现突出
本文将深入探讨这一前沿领域的潜力及其实现方式
以及其广泛的应用场景

什么是边缘AI？

边缘AI是指在本地设备运行的算法技术，在不依赖网络连接的情况下即可处理数据流。这使得无需依赖流式传输或云端存储就可以执行数据生成等操作。这一特点至关重要，因为如今越来越多的数据都无法依赖云端处理而必须自主管理。例如，在工厂中使用的机器人和自动驾驶汽车都需要以超低延迟高效处理数据流。为了实现这些目标，“边缘计算”可以在云端通过深度学习模型生成数据，并在数据源端——即设备本身——执行模型推理和预测任务。以工业机器人为例，“AI技术在这里能够以人类难以企及的速度分析来自监控摄像头和传感器的多模态数据”，从而能有效识别生产线上的异常情况并提供实时反馈。”边缘AI、物联网与5G：边缘人工智能常与物联网（IoT）及5G网络协同探讨。“物联网一词特指通过互联网相互连接的各种设备集合体”，包括智能手机、工业机器人及各类电子装置等。“作为一套利用人工智能进行分析的数据平台”，边缘人工智能能够整合物联网产生的海量原始数据，并使云端架构具备可扩展性。“这将显著提升数据处理效率及基础设施弹性和灵活性。”而5G网络则进一步强化了这一过程：“其三大特征——超高速传输、大规模平行连接以及超低时延传输——均较4G网络具有显著优势。” 5G对于物联网及边缘AI的发展不可或缺，“因为当物联网设备持续发送大量数据时”，会导致传输速率骤降，“而这又会引起显著的数据时延问题”，这是实时性处理面临的主要挑战。”

边缘计算和边缘AI为何重要?

在越来越多的情况下，设备数据无法实现云端处理。工业机器人和自动驾驶汽车常出现这种情况，在高速处理的同时还存在处理延迟的问题变得危险。例如，在自动驾驶汽车检测道路上的物体时或操作刹车或方向盘的过程中因为依赖云端而导致延迟。任何数据处理速度的减慢都会直接导致车辆反应速度变慢的现象发生。如果车辆反应速度变慢就可能错过及时做出反应的机会从而危及生命安全此时会受到严重威胁。对于这些物联网设备来说实时响应成为必要条件这就要求设备必须能够在现场进行图像和数据的分析与评估而不是依赖于云端的AI技术这可能会增加延迟的风险。此外为了减少传输的数据量只需传输关键信息到云端即可最大限度地降低通信中断的可能性

自动驾驶汽车

该技术领域的先驱者——无人驾驶汽车 technology has garnered significant attention since its debut. In numerous scenarios, the vehicle must assess its surroundings in real-time, necessitating robust data processing capabilities. In December 2019, Japan updated the National Traffic Rules and Vehicle Traffic Laws, simplifying the requirements for Level-3 autonomous driving. These updates outline the essential safety standards and operational zones for such systems, effectively lowering the barriers to their deployment. Consequently, automakers are intensifying efforts to devise vehicles that meet these rigorous specifications. For instance, Toyota has already begun testing its full-autonomous system named TRI-P4.

无人机

大量关于无人机失灵或消失的新闻持续出现。这些情况往往会导致事故。坠毁通常会带来严重的后果，在某些情况下甚至可能致命。在自动驾驶技术中使用的人工干预较少；主要依靠远程监控系统执行操作。当发生极端情况时才会有人工操控发生；这通常是出于安全考虑而非常规需求。亚马逊推出了Prime Air服务；它是首个实现全无人驾驶快递配送的技术平台

人脸识别

监控摄像头技术的延伸与优化方向即是人脸识别系统。该系统能够通过学习识别不同人类个体的面部特征，在2019年11月发布的新一代AI摄像头模块命名为Eeye的基础上实现了这一功能。于2019年11月发布的新一代AI摄像头模块命名为Eeye，并采用边缘计算技术结合深度学习算法实现实时面部特征分析能力提升的基础上推出了Eeye这一产品线。该产品具备快速识别和高精度的人脸检测能力，并且在具有针对性别、年龄等属性的应用场景下用于精准营销的同时也能作为设备解锁的有效手段

智能手机

此类边缘AI设备是我们再熟悉不过的工具。Siri和Google Assistant则是智能手机上应用的典型实例，在这一领域具有显著影响力。由于这种技术推动了语音交互界面的发展，在移动设备应用中占据重要地位。移动设备应用中的AI技术实现了数据处理在本地执行的能力——无需将设备产生的数据传输至云端服务器即可完成任务——从而不仅有助于保护用户隐私还能降低网络流量消耗

未来的边缘AI

Edge AI is experiencing rapid growth, with substantial investments already made in this technology. Companies like Konduit AI have positioned it as a key component of their strategy in Southeast Asia. Another notable case is Apple's acquisition of Xnor.ai on January 1, 2020, where the company spent $2 billion to secure a foothold in the AI market at the Seattle location. Xnor.ai's innovative AI solutions focus on edge processing to manage data generated directly by user smartphones. As smartphones increasingly incorporate built-in AI capabilities, advancements in voice recognition, facial recognition, and privacy protection are anticipated. A prediction from Fujitsu America indicates that Japan's edge AI computing market was valued at ¥110 billion in FY 2018. The research also forecasts that by FY 2030, the market size will expand to ¥664 billion. Additionally, as 5G networks become more widespread, there is a potential upside including reduced costs and increased demand for edge AI services globally.

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

• 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
  认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
  认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。