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宜鼎國際(Innodisk)成功舉辦AIoT峰會(huì)

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更好更快的決策

http://www.debgrams.com 2019-08-14 13:54 來源:宜鼎國際股份有限公司

2019年8月7日,宜鼎國際(Innodisk)在全球頂級(jí)閃存峰會(huì)2019 Flash Memory Summit(簡(jiǎn)稱“FMS”)上舉辦了為期一天的AIoT峰會(huì),分享多個(gè)AIoT智能存儲(chǔ)解決方案。

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物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)存在了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。人工智能(AI)也超過它的迭代份額。但兩者的結(jié)合呢?這才剛剛開始在聚光燈下占有一席之地,它實(shí)際上涉及到將人工智能技術(shù)嵌入物聯(lián)網(wǎng)組件。

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(AIoT是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)融合而成的結(jié)果,圖片來源ARC Advisory Group)

基于邊緣或云的人工智能

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人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合被稱為AIoT,無論是在邊緣還是在云端,它都是一個(gè)強(qiáng)大的工具。AIoT技術(shù)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)更高效的物聯(lián)網(wǎng)操作,改善人機(jī)交互,增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和分析。如果實(shí)施得當(dāng),這些人工智能分析可以將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息,以改進(jìn)決策過程。

雖然AIoT還有一些基本問題需要解決,但并不是無法克服的。這些問題主要集中在軟件方面,包括操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序代碼,以及適當(dāng)?shù)馁Y源分配和劃分。此外,后端管理和制造過程也各不相同,并將繼續(xù)出現(xiàn)分歧。宜鼎國際(Innodisk)明白智能產(chǎn)品和具有人工智能及物聯(lián)網(wǎng)功能的應(yīng)用程序是未來的發(fā)展方向,并將很快成為市場(chǎng)的主流。

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在邊緣,最新的微控制器與大量的傳感器相結(jié)合,允許在不返回云端的情況下在本地進(jìn)行相對(duì)高效的處理和決策。這具有一些明顯的優(yōu)勢(shì):首先,當(dāng)與基于云端的決策相關(guān)的延遲消失時(shí),它允許進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。在自動(dòng)駕駛或醫(yī)療設(shè)備等應(yīng)用中,這一時(shí)機(jī)至關(guān)重要;其次,不必通過一種潛在的昂貴介質(zhì)(即蜂窩網(wǎng)絡(luò))傳輸,從而能節(jié)省成本。

隨著邊緣處理能力的新水平的提高,開發(fā)人員了解到機(jī)器學(xué)習(xí)(人工智能的一個(gè)子集)在邊緣進(jìn)行是可能的。隨著時(shí)間的推移,機(jī)器可以變得更智能,決策可以被改進(jìn),以提高準(zhǔn)確性,超越以前沒有用戶交互的可能。在某些情況下,它甚至比人類能處理的要好得多。

同樣的性能提升也在云端以更大的規(guī)模出現(xiàn),主要是由于消除(或減少)了電源和空間限制。這才是人工智能真正有潛力發(fā)光的地方。最新的微處理器所能做到的事情顯而易見,但當(dāng)你把處理能力和今天(或未來)的人工智能算法結(jié)合起來時(shí),可能性是無限的。

宜鼎國際(Innodisk)AIoT峰會(huì)

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為了幫助工程師和開發(fā)人員利用這一新興技術(shù),宜鼎國際(Innodisk)舉辦了為期一天的AIoT峰會(huì)(2019年8月7日,加利福尼亞州,圣克拉拉凱悅酒店),該峰會(huì)以宜鼎國際(Innodisk)及其合作伙伴關(guān)于AIoT及其許多應(yīng)用程序的專家講座和討論為特色,所涉及的行業(yè)包括工業(yè)、制造業(yè)、自動(dòng)化、公共設(shè)施、交通運(yùn)輸、機(jī)器人、農(nóng)業(yè)和醫(yī)療保健等。

AIoT峰會(huì)的與會(huì)者能了解到宜鼎國際(Innodisk)如何通過開發(fā)創(chuàng)新的工業(yè)嵌入式閃存和其他內(nèi)存解決方案來推動(dòng)AIoT的未來。本次AIoT峰會(huì)的最終目標(biāo)是幫助工程界推進(jìn)下一代智能人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,在講座結(jié)束后,與會(huì)者更與宜鼎國際(Innodisk)及其戰(zhàn)略合作伙伴進(jìn)行了充分的交流。

原文發(fā)布于embedded-computing.com

作者:Richard Nass

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