
使用 AI
实现经得起未来考验的工业应用
更准确的实时数据
解锁产业转型
无论是监控工厂还是运动场的视频流,都必须快速、安全地接收可操作的信息。将数据发送到云端进行处理会提高延迟、暴露隐私问题、增加成本,并可能实际导致太晚收到可操作的信息。使用边缘计算,您无需存储所有数据或将其发送到云端进行分析。与此相反,您可以快速分析重要的信息,并实时做出可操作的决策。高效的边缘计算可减少所需的数据传输量,从而节省时间和金钱。
人工智能的工业用例包括:
- 降低视频流中的微光噪声
- 工厂自动化:视觉缺陷检查、随时间变化的制造可预测性、无监督学习模型
- 安全;检查现场是否有异常行为或不寻常的交通模式
- 视频来源存储压缩:删除不重要的视频帧,实现高效归档
未来的工业系统需要处理越来越大的图像,而这些图像来自越来越多的视频流。边缘处理绝对需要通过高效的硬件解决方案来完成。 为您的硅解决方案添加艾伯德 Origin™ 深度学习加速器 (DLA),便可提高系统性能,而不增加系统成本。借助艾伯德,边缘服务器可以同时运行多个 AI 推理模型,也可以为多个输入运行单个模型。 此外,艾伯德可以提供这种性能而无需修改训练好的模型,从而确保最准确的结果,同时节省经常用于重新优化模型的工程时间。
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