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行业bob体育APP官网智能化升级边缘AI的九个应用场
 

  近几年,随着边缘计算与AI的结合,边缘AI逐渐成为新的智能转型手段,因其流量占用小、时延低、隐私性强等特点,可以与传统云计算形成组合拳。

  边缘端现场实时处理与响应,保留重要数据回传云端,这种组合方式可以加速传统行业智能化升级的落地,在各行各业具有广泛的应用前景。

  比如交通监控摄像头,单个路口的高清摄像头每天就会产生几十G的视频文件,如果是一条街、一个区域、甚至一座城市,产生的数据量是无比巨大的,而这些视频中,真正有效的,需要捕捉的违法行为内容占比很少。

  边缘AI计算机可在现场进行智能处理,直接在本地分析违法行为,筛选有价值内容上传,大大降低了无效内容产生的带宽和存储浪费。

  智能交通正在从单一场景的交通管理,向融合场景的交通服务发展。V2X(汽车无线通讯互联)场景可以让道路驾驶更安,更多的道路智能设备加入,给与汽车如限速、恶劣天气预警、并线提醒、路口信号灯配时调度等数据。

  具备智能驾驶辅助的汽车在行驶过程中会产生大量数据,这些数据可能是汽车自身数据、如时速、油门与刹车开度等,也可能是雷达、视觉等外部传感器探测的数据,在车路协同场景中,甚至还会有其他车辆的位置、速度,及电子路政设施的交互数据。

  汽车在道路上行驶时,如果这些数据全部需要上传云端处理后再反馈车辆,就会产生严重的安全隐患,如果恰巧汽车行驶在无信号的山洞、隧道中,或信号故障、干扰的区域,云计算失联,汽车无法自主进行决断是非常可怕的。

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