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不屬於邊緣智能面對的技術挑戰類別有哪些

發布時間:2023-02-15 23:21:08

㈠ 技術角度看人工智慧的挑戰包括什麼

技術角度看人工智慧的挑戰包括如下。
1.能否保證人工智慧的應用開發被用於正確的目標。
2.智能系統開發時存在嚴重的缺陷,會產生不可預測的後果。
3.人工智慧設計者在製作機器人時,會將自己的想法加入到機器人的思維系統中。

㈡ 邊緣計算有哪些應用場景

邊緣計算有許多的應用場景,概括起來主要有以下十點,應用一:改進醫療設備性能和數據管理
在醫療場景下,邊緣計算主要幫助醫療保健體系的IT基礎架構,具體來說,是防止醫療設備管理的應用程序發生延遲。在邊緣計算的支持下,無需構建集中的數據中心,可對關鍵數據進行本地化,在安全性、響應速度和有效性上有更佳表現。

應用二:本地零售的實時數據分析
邊緣計算的主要目的,是讓運算盡可能接近數據源。在零售場景中,以往企業都是將各分支的數據匯總到中心位置進行分析,再進行決策和行動。而通過邊緣計算,零售店鋪可以在本地就進行數據處理和優化,這樣組織的行動反饋就能更快更及時。

應用三:讓虛擬現實更生動
技術支持下,本地設備可以大大提升用戶的參與程度,用戶也可以有更生動、更即時的增強現實體驗。在這個前提下,越來越多的企業將進行轉型。

應用四:加速數據分析
在這一場景下,通過本地計算能力,在數據分析早期就引入較高智能水平的運算。這樣可以使得數據更為清晰,從而加快企業的分析和決策速度。在雲計算場景中,運算對智能化和精準度的要求較低,主要是在後期應用中使用,故而分析數據需要花費更多時間。

應用五:智能製造
其實邊緣計算在智能製造方面屬於基礎層面的構架。在生產車間采進行「近實時」分析,可以提升運營效率,並增加邊際效益從而提高利潤。此外,通過邊緣計算系統來收集數據、製造智能化工具過程中,可以及時識別異常情況,盡量避免產線停頓。

應用六:消除過剩數據
傳統的雲計算架構不可避免地會導致多餘數據堆積在雲存儲里,比如物聯網的感應數據等。這些數據大多都是無用的,對企業來說花費成本區儲存這項數據基本上是沒有必要的。邊緣計算可以做到只向雲端傳輸有效數據,讓流程更為優化。

應用七:讓安保系統響應更快速
對於那些建有龐大又復雜的安保系統的企業來說,邊緣計算非常實用,它可以有效篩選出關鍵信息防止帶寬的浪費。舉例來說,動作捕捉攝像機如具備運算能力,就可以只上傳有價值的信息。

應用八:現實數據收集
在零售環境下,物聯網、數字標簽、IP光纖都是實現邊緣計算的基礎配置。未來我們的業務將依賴規模在萬億級別的數據挖掘和集成。邊緣計算通過本地設備和感測器,協同雲端一起收集現實數據,能夠做到這個量級的數據聚合。

應用九:降低運營成本減少存儲需求
在邊緣計算加成下,收集到的數據無需在本地和中央伺服器之間穿梭,就可以讓本地設備知道要執行哪個功能。這樣就可以節省運營成本和存儲設備的投入了。

應用十:讓診斷與治療更有針對性
這雖然也是醫療場景的應用,但這里的邊緣計算更專注提升病患的康復體驗。醫療物聯網設備在邊緣計算應用下,可以更快更早地檢測出病人的異常健康數據。這就可以讓醫生的診斷措施和醫療干預來得更及時。此外,隨著可穿戴系統的普及,存儲設備及感測器的成本也會不斷下降。在邊緣計算技術的幫助下,看病就醫將從「被動治療」轉變為AI輔助下的實時的、預測性的保健式醫療。

㈢ 邊緣計算不屬於ABCDE五大新技術

邊緣計算屬於ABCDE五大新技術。
ABCDE(AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing)——人工智慧、區塊鏈、雲計算、數據科技和邊緣計算。它們,正代表著最先進而實在的技術生產力,重塑人們生活、工作和學習的每一方面。
邊緣計算是雲計算的重要補充,也是各種終端能力進化以支撐創新應用的關鍵。當前,安防監控、自動駕駛、智能製造等是邊緣計算常見的場景,這些場景需要考慮在有限的空間和功耗下具備強勁的算力,以實現層出不窮的創新功能,比如全面向自動化、智能化邁進。同時,邊緣計算與物聯網緊密相關,先進的邊緣計算技術可以讓IoT更加智能和強大。

㈣ 人工智慧技術應用面臨的挑戰包括哪些方面

眾所周知目前的人工智慧技術廣泛應用與各行各業當中,並且對這些行業產生了一定的改善作用。想要更加深入的應用人工智慧技術,還需要對 人工智慧技術 有更透徹的了解。

    由於AI能處理大量數據,讓目前的AI技術對於零售業、需要進行因果驅動因素預測的應用,以及銀行業的風險評估應用重要性高。目前的AI系統其實仍然面臨許多挑戰,這些挑戰也深深影響AI的應用市場推廣。

    目前AI技術應用面臨的挑戰,包含標注訓練數據、大量全面的數據獲取、輸出結果的解釋,以及學習的普遍性等。

  在標注訓練數據方面, 由於目前AI系統主要都是採用監督學習模式,必須事先耗費大量時間、人力或資金進行數據標注,因此成為AI系統推廣導入的劣勢所在。目前針對此劣勢,已有許多研究學者陸陸續續推出新的演算模型,希望能逐步達成讓數據能自動被標注的目標,以大幅縮減人力與時間的投入。

  在大量全面的數據獲取方面, 由於對許多產業而言,要獲取數量與質量都足夠的數據並不容易,因此對於這類數據較不易取得的產業而言,導入AI系統的難度也會較高。

  而輸出結果的解釋部份, 目前AI系統還難以達到。原因在於,目前AI系統雖然能算出結果,但卻無法一步一步地解釋這個結果是如何獲得的,因此面臨這類需要針對運算結果進行解釋的需求,目前為止都還無法達到。

  至於學習的普遍性部分, 是因為目前AI模型在將學習經驗自A類移轉至B類時,經常會遇到困難。這意謂著企業需要投入大量資金訓練新的模型,即便是A類與B類兩者間有部分相似性也難以避免。

㈤ 智慧城市建設中「智慧」面臨哪些挑戰

當前中國「智慧城市」建設面臨四大挑戰。

  1. 信息技術挑戰。楊學山說,信息技術快速發展和變化使「智慧城市」在技術、平台選擇面臨嚴峻挑戰:一方面,未來雲計算、物聯網、大數據、移動互聯網和智慧城市等各種新興技術,將完全改變各種應用模式,提出新的挑戰;另一方面,隨著技術成熟、應用深化,城市發展將從技術驅動轉向需求驅動,將是全面的戰略挑戰。

  2. 能力亟待提升的挑戰。目前中國政府機構、企業對於建設「智慧城市」的引領駕馭能力需要提升。「智慧城市」是在綜合平台上應用,目前政府、企業把握如此復雜系統和新技術的能力還有欠缺。

  3. 認識、習慣、制度需要適應智慧城市的應用。楊學山說,很多城市管理者雖然看到「智慧城市」重要性,但缺乏遠見性,必須將技術力量與城市發展目標結合起來。而且民眾的習慣也有待改變,包括網路行為能力、道德習慣都應該適應新發展。

  4. 法律環境需要調整。「智慧城市」搜集了許多企業和個人信息,如何保密、利用、公開,本質上要有法律的調整。

楊學山說,中國城市進入目前的發展階段,經濟增長的要素投入要從量的增長轉向質的增長,必須關注經濟發展帶來資源環境剛性約束,「智慧城市」建設就是要做出具體的可操作的實施方案,譬如解決城市安全、城市污染監控等難題,對改善民生有直接效益。

此外,「智慧城市」發展還應該關注改善教育、醫療、養老均等化服務,真正提升中國城市現代化水平。

交通治堵、環境控污、教育醫療均等化,這些城市化進程中面臨的課題,利用「智慧城市」路徑來解決已是全球性的趨勢。

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