智能邊緣正在推動物聯網(IOT)的轉型

物聯網(物聯網)限制。

隨著物聯網(物聯網)現象的出現，它將提供重要的物理數據，並把雲中處理的數據進一步聯系起來，來提供意見。因為物聯網與數以百萬計的設備相連，所以它把所有的數據存儲在雲端。在雲和雲中發送數據有其缺點。

能量和帶寬-傳輸數據使用能量和帶寬。數據管理越多，就會在有限的資源上花費更多。

延遲-向雲發送數據會導致延遲，這將限制某些應用程序的有效性。

隱私和安全風險——信息轉換會帶來隱私和安全風險。聰明的裝置在家中或辦公室收集的數據可以顯示大量的信息，有時候甚至是個人內容。對雲的數據安全傳輸保證是線性的。如果黑客成功，情況可能會惡化。

物聯網智能優勢。

智能邊緣是在網絡中捕獲數據的位置附近分析和聚合數據的過程。智慧邊緣化的主要驅動因素是物聯網技術的需求。現在，越來越多的物聯網設備收集和轉化成雲處理，這使得更多的人需要更好地解決這些問題。

有了智能邊緣，設備就能分析連接緊密的設備，而不用向雲傳輸數據。這樣可以降低以上的延時、能源消耗和帶寬使用，使用戶能夠在基礎結構中保留私有數據。

機器學習是加速決策過程的關鍵技術。根據當地傳感器收集的新數據，邊緣設備采用預訓練的機器學習模型進行決策短期wifi。

智能邊緣的用例。

接受以身體語言為基礎的訊號：人際溝通不只是通過語言。語調、面部表情、手勢等是我們用來交流或理解對方的一些其他形式。利用物聯網設備的智能優勢，可以讓信號更好地傳達給人的自然感受。這可以通過使用對象和手勢識別、語音識別、音調分析和自然語言處理(NLp)來使用。

提醒事故所有者：智能設備可以提高安全性。它可以感知問題並警告所有者做出相應的反應。例如，您可以對智能家居套件進行培訓，以識別危險信號。例如，當警報響起時，人們突然摔倒，玻璃破裂或水龍頭滴落或奔跑。

未來

物聯網物聯網預計將使用更多具有智能邊緣功能的設備。未來人工智能的加速可能包括神經形態或內存計算、尖峰神經網絡甚至量子人工智能。這也將降低機器學習算法在邊緣的實際訓練能力。

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