使用 AI
实现经得起未来考验的工业应用

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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