边缘计算在人工智能的应用-边缘计算在人工智能的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于边缘计算在人工智能的应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍边缘计算在人工智能的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 边缘计算应用场景？
2. 云哟科技的边缘计算怎么样？
3. 什么是边缘计算？
4. 人工智能发展的3个有利因素？

边缘计算应用场景？

，预测性维护用例已经表现得相当强劲。高价值资产一旦发生故障，往往会给企业带来巨大损失;在这方面，边缘计算解决方案显得特别受欢迎。在全球石油与天然气行业，管道数字化与边缘数据/分析的专业知识开始结合，帮助企业主动管理管道、解决缺陷并预防故障。

以往需要数周才能完成的结果与报告，现在可以在几秒钟内实现交付。在石油与天然气行业中，钻探管道故障可能会引发高昂的财务与环境成本。另外，长期腐蚀还会造成严重的环境问题。结合现场数据(来自摄像头)与过往经验，***用边缘计算与机器学习分析系统能够提醒操作员关注可能发生的潜在故障。

云哟科技的边缘计算怎么样？

边缘计算并非新生事物，其运算原理在很多年前就已经被提出了。边缘计算之所以在近期名声鹊起，是与算法、数据和传输网络几个领域的发展密不可分的。边缘计算带来的价值想象，最核心的一点还是它与一个词发生了难以描述的关系：物联网。

什么是边缘计算？

边缘计算（Edge Computing）是一种将计算和数据处理分布到离用户设备或数据源更接近的边缘节点的计算模式。传统的计算模式将数据集中存储和处理在云服务器中，而边缘计算则将计算***部署在物理空间更近的位置，例如智能手机、路由器、物联网设备、边缘服务器等。这样可以在处理数据时减少数据传输延迟和网络拥塞。

边缘计算的优势在于：

1. 低延迟：由于计算发生在更接近用户或数据源的位置，减少了数据传输的时间，从而提供更低的延迟，增强了实时性。

2. 数据隐私和安全性：通过在边缘设备上进行本地数据处理，可减少将敏感数据发送到云端的风险，提高数据的隐私和安全性。

3. 网络带宽利用率：边缘计算可以将一些计算任务从集中式云端服务器转移到边缘节点，减少云端的网络负载，提高整体网络带宽利用率。

边缘计算是一种将数据处理和计算推向网络边缘节点的计算模式。它能够提高系统响应速度、降低传输延迟和网络负载，以及加强数据隐私和安全保障。

边缘计算将计算能力分布到更接近最终用户的设备和节点上，从而提高了系统的效率和可扩展性。

它可以应用在智能家居、工业生产、智慧城市等多个领域，为人们提供更加智能、便捷且安全的服务。

人工智能发展的3个有利因素？

第一：产业结构升级的推动。产业结构持续升级是推动AI行业发展的重要因素之一，网络化、信息化、智能化是传统行业进行结构化升级的重要内容之一，所以人工智能产品未来将广泛走进传统行业，全面提升传统行业的生产效率。

第二：5G和物联网的推动。随着5G通信的落地应用，物联网领域将释放出大量的机会，一系列基于物联网的行业应用场景将需要人工智能产品的深度参与，比如自动驾驶、智慧物流、智慧城市、智慧[_a***_]等等。随着5G的发展，基于5G通信的生态体系将进一步促进物联网和人工智能的结合，这也是促进AI发展的重要因素之一。

第三：大数据和云计算的推动。大数据的发展是推动AI发展的重要因素之一，由于人工智能需要大量的数据基础（算法训练、算法验证），所以在大数据时代背景下，机器学习（包括深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等研究方向得到了较大的支撑，相关技术的应用效果也得到了明显的改善。随着云计算，尤其是边缘计算的发展，未来AI产品的应用将在算力上得到有效的支撑，从而为AI产品的广泛应用奠定基础。

到此，以上就是小编对于边缘计算在人工智能的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于边缘计算在人工智能的应用的4点解答对大家有用。

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