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

边缘计算就如同“哈姆雷特”，不同角度认识不同，这是由于边缘太过于宽泛。

在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。

云边缘包括ETSI定义的多接入边缘计算MEC，也包括AWS的Outts平台等等。

物联边缘是边缘计算和IOT场景结合，包括工业边缘计算等等，能提供数据分析，网关边缘计算卡，AI推理等实现物联到智联。

边缘计算结合5G网络，是行业的数字化和智能化转型的基础设施，新基建边缘计算卡，也是支撑数字孪生的基础平台。

边缘计算相对于5G，优势何在？

也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章？为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施？

●想象一下，你正坐在一辆自动驾驶汽车里，汽车突然断开了5G网络。
这时，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。
当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的神经处理单元的成本相同时，甘肃边缘计算卡，为什么要冒这个风险呢？此外，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。

●移动互联网提供商希望将投资换现用于开发和部署5G网络。
尽管在技术上可能实现大容量数据计划，但它们并不会很快投入商业使用。
例如，nBox有12个声学传感器，每个月可以产生多达1 TB的音频数据。
按照LTE目前每GB的价格，将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。

●网络覆盖将主要建立在城市，这意味着其他很多地方接受不到5G信号。
与此相反，边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方，只需要一次性的成本投入，并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。

边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。

甘肃边缘计算卡-智能交通边缘计算卡-速核电子(推荐商家)由北京速核电子科技有限公司提供。
北京速核电子科技有限公司在仪器仪表这一领域倾注了诸多的热忱和热情，速核电子一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场，衷心希望能与社会各界合作，共创成功，共创**。
相关业务欢迎垂询，联系人：白利。