自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多---于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样,fpga边缘计算报价,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延长,但是其50ms、100ms这种周期对于---机床、机器人、高速图文印刷系统的100μs这样的“控制任务”而言,仍然是非常大的---的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张,得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念,通过共享的预测模型进行协作学习这种方式,将标准集中式机器学习(ml)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中,消解了对可实现ml能力的要求。5而各种---神经网络(dnn),每天都在发展、以---地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的ai不同的商机——例如:个性化购物,内蒙古自治边缘计算报价,基于ai的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用,比如:车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ml、可---地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用,成功实施ai的主要决定因素包括:成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
在当前的智能家居中,智能交通边缘计算报价,智能家电设备基本上都是由智能单品构成的,比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等,新基建边缘计算报价,这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制,---是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。智能家电设备都是通过 wi-fi 模块连接到云/数据中心,用户对存放在云/数据中心的家庭数据也存在泄漏的担忧,另外大量的监控视频数据也会消耗智能家居设备到云/数据中心之间的通信带宽。采用边缘计算技术,可以把家庭视频数据存放在本地边缘计算---设备上,---用户的---不被泄漏;多个智能单品之间的联动也可以通过本地边缘计算进行近实时的协调;边缘计算节点还能实现定期与云计算同步更新控制和设备状态信息。
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