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邊緣AI代表了人工智能計算的未來方向。它通過在數(shù)據(jù)源附近進行智能處理，提供了更快的響應(yīng)時間、更低的成本和更高的數(shù)據(jù)安全性。隨著技術(shù)的不斷進步和挑戰(zhàn)的逐步克服，邊緣AI將在更多行業(yè)和領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動智能世界的建設(shè)。
人工智能現(xiàn)在使普通攝像機能夠準確檢測指定對象，而無需手動編碼解決方案。隨著人工智能和機器學習的改進，遠程視覺數(shù)據(jù)的邊緣計算也在進步。
邊緣計算應(yīng)用場景碎片化，有的場景需求多，方案標準程度高，但價格低，有的場景需求較少，定制化多但價格高，哪些場景需求潛力大，方案容易標準化，且價格還合適呢?其實這在報告市場驅(qū)動力和需求度分析中我們分類的一級市場、二級市場、三級市場、四級市場中有體現(xiàn)。
近年來，得益于大量視覺數(shù)據(jù)的出現(xiàn)、強大計算硬件的發(fā)展以及深度學習算法的改進，計算機視覺發(fā)展迅速。計算機視覺使許多曾經(jīng)被認為是科幻小說的應(yīng)用成為可能，例如面部識別、自動駕駛汽車、機器人自動化、醫(yī)療異常檢測等。
分析大量數(shù)據(jù)是一個持續(xù)的過程。因此，到2025年，預(yù)計將出現(xiàn)重大轉(zhuǎn)變和新興模式，從而決定企業(yè)利用數(shù)據(jù)作出決策的方式，促進創(chuàng)新，并獲得競爭優(yōu)勢。
邊緣計算正迅速成為工業(yè)自動化、智能交通、智慧城市等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。然而，如何在資源受限的邊緣環(huán)境中實現(xiàn)云平臺的高效部署，并保障邊緣業(yè)務(wù)的穩(wěn)定高質(zhì)量運行，一直是業(yè)界面臨的難題。要解決以上難題，就要求邊緣云平臺能做到極致輕量且兼?zhèn)涓咝阅艿奶攸c。
