移动边缘计算在人工智能中有哪些应用?
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移动边缘计算在人工智能中有哪些应用?

2023-03-17

移动边缘计算在人工智能有哪些应用?

各种移动边缘计算AI技术已在行业边缘得到实施。人脸识别、自动驾驶和预测性维护在各种工业应用中得以实现。为了更详细地了解移动边缘计算AI对工业边缘的影响,让我们看看边缘AI的改进如何影响当前和未来的一些工业应用。

1、智慧城市

深度学习允许边缘AI计算机通过智能摄像头实时了解交通状况和感知异常行为;另一个具有机械思维的智能城市应用是道路和停车场的车牌识别;在各种物联网设备上实施人工智能,通过边缘人工智能使城市可操作。智能城市可以实时分析大量数据,采取措施改善城市运营,提高生产力和效率。

移动边缘计算在人工智能中有哪些应用?


2、汽车

移动边缘计算为汽车行业提供了控制和自主性。例如,如果边缘人工智能集成到车队远程信息处理行业、手机、笔记本电脑中,则有利于通过平板电脑和其他便携式设备进行远程车辆监控。此外,车队车辆公司还可以实施边缘AI,以便更好地对所有车辆进行远程信息处理,并实现更多控制。它可以提供可见性和安全性。

将边缘AI集成到车辆中的一些功能是更有效的引导重定向,以在驾驶过程中节省燃油。当Edge AI检测到可能导致系统停止的异常情况时,它将向驾驶员和控制站发送自动警报。由于大多数计算都在边缘执行,因此车辆将在边缘执行。矩阵车辆可以以低带宽和低性能实时处理数据边缘AI独立于云,通过防止计算机丢失数据来提高安全性。未来,边缘AI将使无人驾驶汽车能够在农村和偏远地区充分行驶。

3、石油和天然气

移动边缘计算改进了石油和天然气行业预测维护的使用。它支持实时数据分析,以监控其平稳运行。例如,当传感器检测到管道泄漏时,计算机将安排流量并通知维护团队,从而提高工人和环境的安全水平。Edge AI还通过将AI计算从云端转移到石油和天然气工厂中更强大的边缘计算机,将带宽需求和停机时间降至最低。这将有助于降低成本。

4、农业

在农业领域,Edge AI可以帮助农民实时跟踪土壤和天气状况。从传感器收集所有数据后,边缘计算机可以确定肥料和收获的正确计划。移动边缘计算还可以通过机器视觉识别和区分植物,从而为每个植物选择措施。是的,在外围AI的帮助下,它可以提高作物产量,减少日常管理和收获的时间。

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5、制造

人工智能允许强大的边缘计算机通过人眼无法检测到的高精度实时图像处理,快速检测生产链中的故障和故障。它支持固态边缘计算机以高精度和低生产成本高效可靠地完成实时任务。通过检测和分析,计算机可以不间断地过滤生产线上损坏的货物,从而降低停机成本。

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