边缘AI主要指的是什么？

只看该作者 · 2024-6-15 12:51

边缘AI技术带来了多方面的优势，包括低延迟、实时响应、数据隐私安全、减少数据传输延迟和降低网络带宽需求等。这些优势使得边缘AI成为越来越受欢迎的解决方案，尤其是在对时间敏感的应用场景中

1万 · 2024-6-15 15:55

边缘AI结合了AI算法和边缘计算，使智能计算可以在靠近数据生成点的位置进行，带来更快的响应时间、增强的隐私保护以及更低的带宽使用。

只看该作者 · 2024-6-15 19:02

在本地处理数据减少了对网络带宽的需求，尤其是在数据量大的情况下，这可以降低网络成本并减少网络拥堵。

1万 · 2024-6-16 09:49

边缘AI主要指的是在边缘计算环境中实施人工智能，它允许在实际创建数据的位置附近进行计算，而不是在集中式云计算设施或异地数据中心进行计算。这种本地化处理允许设备在几毫秒内做出决策，而无需互联网连接或云

只看该作者 · 2024-6-16 11:04

据我所知，edge AI 可以在设备端处理数据，减少私有数据的传输，提高数据的安全性和隐私保护

只看该作者 · 2024-6-16 12:57

边缘AI（Edge AI）主要指的是在网络的边缘侧，即靠近数据源或用户设备的位置，执行人工智能（AI）推理和计算的技术。这种技术使得AI处理和分析能够直接在设备或本地服务器上进行，而无需将数据发送到集中的数据中心或云端进行处理。

只看该作者 · 2024-6-16 16:04

边缘AI的运作基于三个核心组件的融合——人工智能技术的成熟、边缘计算基础设施的进步以及物联网设备的广泛采用。这三项技术的结合，使得在数据产生的地点即可进行高效的数据处理和分析，大大减少了数据传输所需的时间和带宽，同时也提高了数据处理的安全性和隐私性。

1万 · 2024-6-16 19:13

边缘AI应用广泛，涵盖了智能家居设备、智能安防摄像头、自动驾驶汽车、工业物联网（IIoT）设备、医疗穿戴设备等多个领域，推动了智能技术在现实生活中的实时应用和分布式决策能力。

只看该作者 · 2024-6-16 22:20

边缘AI的优势包括减少云计算压力、降低延迟、提高数据处理速度、增强数据安全性与隐私保护等。通过在数据产生的源头进行处理，边缘AI避免了将大量数据发送到云端的需要，这不仅减轻了网络拥堵，也降低了数据处理的能耗和成本。同时，由于数据处理在本地完成，用户数据的隐私得到了更好的保护。

只看该作者 · 2024-6-17 14:05

边缘AI可以减少需要发送到云端的数据量，从而节省网络带宽和降低成本。

只看该作者 · 2024-7-2 06:20

这通常是为了快速响应，所以它被称为边缘计算

只看该作者 · 2024-7-3 12:00

边缘设备可以在没有连续互联网连接的情况下独立运行 AI 模型，提高了系统的自治性和可靠性。

只看该作者 · 2024-7-4 11:05

该车可以对传感器数据进行局部处理，实时判断路况、识别行人和避障。

只看该作者 · 2024-7-4 13:12

它旨在解决当边缘应用程序部署在多个客户站点时，通过综合数据和预训练模型相结合的数据量不足的问题

只看该作者 · 2024-7-5 22:09

主要的过程是优先考虑一些，然后回到背景，就是这个过程

只看该作者 · 2024-7-8 16:32

把算法放到边缘设备上，叫做边缘ai。