Jadual Kandungan
Apakah AIoT?
perlu difokuskan semula Kandungan yang ditulis ialah: (1) Sistem dan penderia terbenam
(1) Meningkatkan kecekapan operasi
(1) Mekanisme keselamatan komunikasi yang lengkap
Apakah perbezaan antara AIoT dan IoT?
Rumah Peranti teknologi AI Apakah AIoT? Mengapa tiba-tiba ia menjadi trend arus perdana dalam pembuatan pintar?

Apakah AIoT? Mengapa tiba-tiba ia menjadi trend arus perdana dalam pembuatan pintar?

Sep 23, 2023 pm 04:33 PM
Internet Perkara AI aiot

Gabungan kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things (IoT) mencipta peranti pintar yang boleh belajar, menganalisis dan membuat keputusan secara autonomi, membawa kehidupan yang lebih selesa kepada manusia. Contohnya, pemanduan autonomi dan peranti boleh pakai pintar boleh digunakan secara meluas dalam pelbagai industri

Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas apa itu AIoT. Apakah teknologi utama yang diperlukan untuk AIoT? Dan apakah faedah yang boleh dibawa oleh AIoT?

Apakah AIoT? Mengapa tiba-tiba ia menjadi trend arus perdana dalam pembuatan pintar?

Apakah AIoT?

AIoT ialah nama Inggeris penuh "Internet Perkara Kecerdasan Buatan". AI) dan Internet of Things (IoT) Hubungan antara IoT) sama seperti otak dan deria manusia, menggunakan deria untuk mengumpul maklumat sekeliling dan menyampaikannya ke otak untuk bertindak balas. Oleh itu, menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dan Internet Perkara (IoT) boleh mencapai kecekapan yang lebih tinggi, meningkatkan pengurusan dan analisis data, sambil meningkatkan interaksi antara manusia dan mesin

AIoT teknologi dan peranti biasa

perlu difokuskan semula Kandungan yang ditulis ialah: (1) Sistem dan penderia terbenam

Kaedah pengumpulan data IoT tradisional kebanyakannya menggunakan penderia yang dilengkapi sistem terbenam Selepas mengumpul data, mereka memuat naiknya ke awan melalui rangkaian untuk pengiraan.

Pada masa ini, sistem terbenam secara beransur-ansur berkembang ke arah pengecilan dan kecerdasan, dan penderia sedang diperkenalkan. Apabila peranti terbenam mempunyai keupayaan kecerdasan buatan, ia boleh diserahkan kepada penderia untuk pemprosesan masa nyata. Data yang diterima oleh sensor tidak semestinya perlu dihantar semula ke awan untuk pengiraan, tetapi boleh diproses serta-merta di nod tepi Ini adalah apa yang dipanggil "pengkomputeran tepi". Ia boleh berjalan seperti biasa walaupun tanpa rangkaian

(2) Pengkomputeran dan analisis awan

Perkhidmatan awan memainkan peranan yang amat diperlukan dalam Internet Perkara tradisional dan boleh dibahagikan kepada tiga model perkhidmatan, iaitu "infrastruktur" , "Platform" dan "Perisian"

Apabila bilangan penderia meningkat, jumlah data yang dikumpul juga meningkat. Alat analisis data yang asalnya digunakan tidak lagi dapat menampung kelajuan pertumbuhan data, dan sumber manusia adalah terhad. Oleh itu, keperluan untuk penyepaduan dengan kecerdasan buatan telah menjadi sangat mendesak. Dengan kuasa kecerdasan buatan, anda boleh menggunakan sepenuhnya dan menganalisis data besar yang terkumpul secara berterusan dan mencapai penukaran hasil maksimum

Untuk mendapatkan hasil pengkomputeran dalam data besar dengan cepat, anda biasanya perlu menggunakan stesen kerja atau pelayan yang pakar dalam mengendalikan beban kerja yang tinggi Komputer boleh menyokong prestasi yang diperlukan untuk pengkomputeran berkelajuan tinggi.

(3) Teknologi komunikasi 5G

"Kelajuan tinggi", "Sambungan besar" dan "Latensi rendah" adalah tiga ciri utama 5G Antaranya, "Kependaman rendah" adalah salah satu kunci kepada popularisasi AIoT, yang merujuk kepada Penghujung penerima data boleh segera menerima permintaan daripada penghujung pemancar dan bertindak balas serta-merta.

Faedah yang boleh dibawa oleh AIoT kepada perusahaan

(1) Meningkatkan kecekapan operasi

AIoT boleh menganalisis corak operasi masa nyata yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia dan menetapkannya sebagai keadaan operasi, dengan itu membantu mengoptimumkan proses pengeluaran dan menambah baik kerja Kecekapan

Apa yang perlu dipertingkatkan ialah pengurusan risiko

Teknologi AIoT boleh secara proaktif mengatur rancangan penyelenggaraan peralatan melalui analisis ramalan untuk mengelakkan keabnormalan atau kegagalan peralatan, seterusnya meningkatkan keselamatan dan mengurangkan kerugian yang disebabkan oleh masa henti peralatan

(3) Meningkatkan pengalaman pelanggan

AIoT mempunyai keupayaan untuk belajar, menganalisis dan membuat keputusan daripada data, dan boleh terus berkembang berdasarkan pengumpulan data untuk menganalisis keperluan pelanggan secara lebih komprehensif dan menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan dan disesuaikan, meningkatkan kepuasan pelanggan dengan ketara. Selepas menulis semula: AIoT mempunyai keupayaan untuk belajar, menganalisis dan membuat keputusan daripada data Pada masa yang sama, ia boleh terus berkembang berdasarkan pengumpulan data untuk menganalisis keperluan pelanggan secara lebih komprehensif, menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan dan diperibadikan serta meningkatkan kecekapan pelanggan dengan ketara. . Kepuasan

Mengurangkan kos operasi

Memandangkan AIoT secara beransur-ansur membawa analisis data dan pengkomputeran ke pemprosesan tepi, ia boleh mengurangkan jumlah data yang dihantar ke awan, mengurangkan beban rangkaian dan mengurangkan kos yang berkaitan dengan perkhidmatan awan atau sambungan awan.

Dua ujian utama yang sedang dihadapi AIoT

(1) Mekanisme keselamatan komunikasi yang lengkap

Dengan kemunculan era di mana segala-galanya boleh disambungkan ke Internet, cabaran keselamatan komunikasi juga semakin meningkat. Proses pemprosesan data AIoT boleh dibahagikan secara kasar kepada beberapa langkah seperti pengumpulan, penghantaran, pengiraan dan membuat keputusan. Sama ada pada bahagian penderiaan, bahagian peranti atau bahagian aplikasi, sebaik sahaja data dihantar melalui rangkaian, ia akan menghadapi risiko keselamatan komunikasi. Oleh itu, melindungi keselamatan data adalah matlamat utama IT, memastikan data sentiasa mengekalkan kerahsiaan, integriti dan ketersediaan

Kandungan yang perlu ditulis semula ialah: (2) Sambungan rangkaian yang stabil

Dengan perkembangan Internet of Everything, orang ramai lebih mengambil berat tentang pergantungan Rangkaian juga semakin kuat dan kukuh. Walaupun AIoT boleh melakukan pengkomputeran di tepi tanpa perlu memuat naik semua data ke awan, ia masih perlu bergantung pada rangkaian untuk penyimpanan data dan pengkomputeran awan. Oleh itu, bagaimana untuk mengekalkan kestabilan rangkaian dan mengelakkan gangguan bekalan elektrik yang menyebabkan keseluruhan sistem berhenti berjalan juga merupakan isu yang perlu diberi perhatian apabila melaksanakan AIoT

AIoT Soalan Lazim

Apakah perbezaan antara AIoT dan IoT?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, IoT telah dikenali secara meluas, dan kemudiannya perkataan seperti AIOT dan IIOT telah diperolehi Apakah perbezaan antara mereka?

Pada masa lalu, teknologi IoT memainkan peranan penderiaan asas yang penting dengan memuat naik data yang dikumpul ke awan untuk analisis, pengiraan atau perkongsian dan menyediakan komunikasi cerapan yang boleh dipercayai untuk membantu dalam membuat tindakan dan keputusan.

AIoT bukanlah teknologi serba baharu, tetapi gabungan dua teknologi matang, AI dan IoT Ia adalah jenis aplikasi IoT baharu yang dipertingkatkan oleh pembelajaran mesin AI, pembelajaran mendalam dan keupayaan kognitif IoT juga boleh melaksanakan pengkomputeran. membenarkan data dibalas dengan segera tanpa pergi ke awan, membenarkan peralatan berubah secara beransur-ansur daripada "automatik" kepada "pintar".

(2) Apakah perbezaan antara AIoT dan IIoT?

Kami boleh menganggap Industrial Internet of Things (IIoT) sebagai subkategori Internet of Things (IoT) untuk aplikasi dalam bidang perindustrian. Ia meliputi bidang seperti pembuatan dan pengurusan tenaga. Dengan memasang penderia pada jentera pengeluaran dan menyambungkannya kepada aplikasi perindustrian pada komputer melalui rangkaian, teknologi ini adalah asas untuk merealisasikan Industri 4.0, membantu meningkatkan produktiviti dan mempercepatkan tahap kecekapan pengeluaran seterusnya

Kandungan ditulis semula: Kecerdasan Buatan Internet Perkara (AIoT) ialah salah satu teknologi teras Industri 4.0 Ia menambahkan teknologi kecerdasan buatan (AI) kepada Internet Perkara (IoT) untuk meningkatkan fungsi peranti IoT. Contohnya, melalui pembelajaran mesin, data yang dikumpul boleh dianalisis selanjutnya untuk meningkatkan proses pengeluaran atau melakukan penyelenggaraan pencegahan

Atas ialah kandungan terperinci Apakah AIoT? Mengapa tiba-tiba ia menjadi trend arus perdana dalam pembuatan pintar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles