За последние несколько лет технология искусственного интеллекта (ИИ) прошла долгий путь развития и стала ключевой технологией во многих отраслях. С быстрым развитием Интернета традиционная централизованная модель вычислений уже не может удовлетворить потребности технологии искусственного интеллекта в различных сценариях. Поэтому краевые вычисления AI появились как новая вычислительная модель и постепенно стали широко использоваться в промышленности, медицине, транспорте и других областях.
So, what is AI edge computing? Simply put, edge computing is a computing model based on distributed architecture and Internet of Things technology. It can perform calculation and analysis where the data is collected, instead of uploading all data to the cloud like the traditional centralized computing model. deal with. The characteristic of AI edge computing is that it can perform real-time calculations and decisions on edge devices, which greatly reduces the delay and bandwidth pressure of data transmission, and improves the response speed and stability of the system.
In the field of artificial intelligence, the importance of AI edge computing is self-evident. On the one hand, with the popularization of smart devices, the amount of data is increasing exponentially. If all data is uploaded to the cloud for processing, it will put great pressure on Internet bandwidth and storage resources. The use of AI edge computing technology can perform data processing on the device side and only upload the streamlined results to the cloud, effectively reducing the burden on the cloud. On the other hand, artificial intelligence applications often require real-time response and decision-making, such as autonomous vehicles that need to respond within milliseconds. AI edge computing can meet this demand and ensure the timeliness and reliability of the system.
Кроме того, большое внимание привлекает применение граничных вычислений ИИ в промышленности, медицине, транспорте и других областях. В промышленной сфере эффективность производства и контроль качества могут быть значительно улучшены благодаря мониторингу и анализу оборудования в режиме реального времени. В медицинской сфере удаленный мониторинг и медицинская диагностика могут быть достигнуты за счет сбора и анализа данных в режиме реального времени с помощью носимых устройств и медицинского оборудования. В транспортной сфере с помощью интеллектуальных светофоров и технологии Интернета транспортных средств можно в режиме реального времени направлять транспортные средства, прогнозировать и уменьшать заторы на дорогах.
With the rapid development of 5G technology, AI edge computing will usher in a broader development space. The low latency and high bandwidth characteristics of 5G technology will provide more reliable and efficient communication support for AI edge computing, enabling more application scenarios to be realized. In the future, we have reason to believe that AI edge computing will become an important cornerstone of artificial intelligence and Internet technology, promoting the digital transformation and intelligent upgrading of various industries.
