為工業 AIoT 選擇合適的邊緣計算機 在將人工智能引入工業物聯網應用時，有幾個關鍵問題需要考慮。盡管與訓練 AI 模型有關的 大部分工作仍然在云中進行，但較終企業還是需要在現場部署經過訓練的推理模型。AIoT 邊緣計算本質上是在現場進行 AI 推理，而不是將原始數據發送到云端進行處理和分析。為了有效運行 AI 模型和算法，工業 AIoT 應用需要可靠的邊緣硬件平臺。要為工業 AIoT 應用選擇合適的邊緣計算機時，請考慮以下因素 ： 1. 人工智能不同實施階段的處理要求 ； 2. 邊緣計算水平 ； 3. 開發工具 ； 4. 環境問題。 “對于關鍵任務的工業應用，必須能夠盡快分析原始數據。”哪家公司有森林防火解決方案？武漢AI邊緣網關經驗豐富

2）解決視頻海量存儲的難題 人工智能模式的視頻智能分析，以管理部門的法律法規為依據，針對圖像本身進行分析，當檢測到違反行業監管法律法規的問題時，將視頻圖像轉換成結構化數據并存儲，將無用的圖像數據拋棄或定期刪除，圖像按需存儲，容量可控，從根本上解決視頻數據海量存儲遇到的難題。 3）解決網絡傳輸帶寬的限制 采用邊緣計算方式的AI視頻分析方式，在局域網內部署AI視頻分析網關，接入已有視頻點位進行視頻分析，當發現違規停車占用消防通道時，發出告警信息，并回傳到后端平臺，平時無需時刻傳輸視頻到后端平臺，從而實現分布式AI計算架構，極度降低海量視頻回傳到數據中心的帶寬支撐要求，同時輕量級的告警結構化數據也極度節省流量，在光纖網絡無法覆蓋的場所，可通過4G/5G方式回傳，也不會造成高額流量費用。大連AI邊緣網關口碑好哪家公司有地質災害監測解決方案？

智慧平安社區 智慧社區解決方案以打造社區智慧平安為首要目標面向的主要客戶為公安，政法委，街道，區市，將前端鋪設的IOT硬件，主要為人臉識別門禁，人卡，車卡攝像頭，次要為高空拋物，周界，地磁，煙感等智能硬件，通過網絡采集到數據中臺，通過分析數據實現對人、房、車、地、物、情各類數據有效感知，實現預警分析，研判的效果，以小程序，app，安防，物業平臺等不同的形式呈現給居民、物業、街道、公安、綜治辦等，形成多級聯動機制。在滿足安防基礎建設后通過整合京東生態能力，將快遞，社區團購，菜籃子，京東健康，垃圾分類等智慧相關產品植入社區，提升社區整體智慧化運轉水平。解決“社區治理”、“民生服務”，以此打造政體業務高效、環境安全、服務便捷、管理睿智、生活智能的社區新形態，從而各面提升社區居民的生活品質和安全感、幸福感。

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如何選擇合適的邊緣計算機 大多數 IIoT 數據未經分析 連接到互聯網的工業設備近年來增長迅速，預計到 2025 年將達到 416 億個終端。更令人難以置信的是每臺設備產生的驚人數據量。手動分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息，可能需要花費畢生的精力。在《哈佛商業評論》的一篇關于數據策略的文章中指出，在制定決策的過程中，組織的結構化數據往往只有不到一半得到有效的利用，不到 1% 的非結構化數據被分析或應用。 IP 攝像機每天生成的視頻數據將近 1.6 EB，其中只有 10% 得到分析。盡管有能力收集更多信息，但這些數字表明，數據分析存在驚人的差距。靠人力是無法分析產生的所有數據的，這就是企業嘗試將 AI 和 ML 融入到 IIoT 應用的原因。 設想一下，只靠人工目視，在制造裝配線上，每周 5 天每天 8 小時手動檢查高爾夫球上微小缺陷的應用場景。即使有一大批檢查人員，每個人仍然會容易疲勞，犯人因錯誤。同樣，人工目視檢查鐵路軌道緊固件，只能在列車停運后的半夜進行，不只耗 時，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設備，還會使工作人員面臨額外的風險。哪家公司算法效果好，可以持續升級？大連AI邊緣網關值得推薦

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構建 AIoT 應用的 3 個階段 一般來說，AIoT 計算的處理要求與應用需要的計算能力以及是否需要中心處理單元 (CPU) 或加速器有關。由于在構建 AI 邊緣計算應用的 3 個階段中，每個階段都使用不同的算法來執行不同的任務，因此每個階段都有自己的處理要求。 1 數據收集 這一階段的目標是獲取大量信息來訓練 AI 模型。未經處理的原始數據本身幫助不大，因為信息可能包含重復、錯誤和異常值。在初始階段對收集的數據進行預處理以識別模式、異常值和缺失的信息，允許用戶糾正錯誤和偏差。根據收集數據的復雜程度，用于數據收集的計算平臺通常基于 Arm Cortex 或英特爾 Atom/Core 處理器。一般來說，輸入 / 輸出 (I/O) 和 CPU 的規格，而不是圖形處理單元 (GPU)，對于執行數據收集任務更為重要。武漢AI邊緣網關經驗豐富

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