对于边缘智能的范围及评级,已有研究认为边缘智能应该是充分利用终端设备、边缘节点和云数据中心层次结构中可用数据和资源的范例,从而优化深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNN)的整体训练和推理性能。这表明边缘智能并不意味着DNN模型必须在边缘训练或推理,而是可以通过数据卸载以云-边-端协同的方式来工作。同时,...
对于边缘智能的范围及评级,已有研究认为边缘智能应该是充分利用终端设备、边缘节点和云数据中心层次结构中可用数据和资源的范例,从而优化深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNN)的整体训练和推理性能。这表明边缘智能并不意味着DNN模型必须在边缘训练或推理,而是可以通过数据卸载以云-边-端协同的方式来工作。同时,...
引言：边缘智能的兴起 在数字化时代，海量数据的产生已经成为常态。从智能手机到物联网设备，数据源已经无处不在。传统的云计算模式虽然强大，但也存在着延迟、带宽和数据隐私等问题。这就是边缘智能的兴起之由来。边缘智能利用分布式计算，将AI算法和数据处理推向数据源附近的边缘设备，以实现低延迟、高效率和实时决策。
边缘智能通过在物联网设备、边缘服务器和终端设备上部署AI算法,将数据处理和决策推向网络边缘。这使得实时数据处理、低延迟响应和隐私保护成为可能,为各种应用场景如智能交通、智能城市、工业自动化等带来了新的机遇和挑战。 Labs 导读 边缘智能(Edge Intelligence)是一种将人工智能(AI)和边缘计算相结合的新兴技术。传统...
所谓边缘AI，就是在边缘计算环境中实现人工智能的一种方法，它允许在生成数据的设备附近进行计算，而不是在集中的云计算设施或远程数据中心进行计算。这种本地化处理方式使得设备能够在几毫秒内做出决策，而无需互联网连接或云服务。这意味着，当设备产生数据时，本地算法可以立即使用这些数据进行计算和决策。边缘AI的...
近日,边缘智能基金会发布了2025年度最新版本的《2025边缘AI技术报告》。该报告对边缘智能以及微型机器学习TinyML的发展趋势进行了全面扫描和总结。 从报告内容来看,TinyML的成熟度可能超出了很多人的预期,已经在现实场景中产生了众多应用案例。 报告的亮点如下: ...
处理层是边缘人工智能的核心，包括嵌入式人工智能芯片、神经网络模型等。这一层负责在设备端进行数据处理、模型推理，实现智能决策。近年来，嵌入式深度学习平台的发展推动了处理层性能的提升。2.3 连接层 连接层负责设备间的通信，以及与云端的数据交互。在边缘人工智能中，通信的效率和实时性至关重要，因此连接层的...
聚焦边缘智能与协同计算的前沿与进展, 首先概述边缘计算、人工智能和边缘智能的相关背景、基本原理与发展趋势; 然后从训练、推理和缓存3个方面回顾面向单个设备的边缘智能方法; 接着从架构、技术和功能3个维度介绍多个设备合作实现边缘智能协同的相关工作; 最后总结边缘智能在工业物联网、智慧城市和虚拟现实等领域的广泛...
边缘智能和智能边缘的概念 云不足以支持深度学习应用程序 由于深度学习在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)领域的巨大优势,基于人工智能和深度学习的智能服务和应用已经改变了人们生活的许多方面。 但是,由于效率和延迟问题,目前的云计算服务架构还不足以为任何地方的每个人和每个组织提供人工智能。