边缘计算人工智能的应用-边缘计算与人工智能

接下来为大家讲解边缘计算人工智能的应用，以及边缘计算与人工智能涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

• 1、人工智能边缘计算的国内外现状
• 2、人工智能的发展很快,未来它会在哪些领域被应用?
• 3、人工智能有哪些发展趋势
• 4、人工智能有哪些应用前景
• 5、边缘计算是一种新型应用还是新型计算系统

人工智能边缘计算的国内外现状

边缘计算业务爆发式增长 边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77 亿元，同比增长52%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长64%。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。 边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。 换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。

边缘计算的崛起 云计算不再局限于中心服务器，边缘计算成为新宠。用户对于即时响应和低延迟体验的追求，推动着资源向边缘迁移。动态资源管理将成为云服务商的必备技能，高效的数据处理和管理将在边缘位置实现，带来更高的安全性和合规性。

根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

麦肯锡的研究表明，目前仅有不到5%的工作可以实现完全自动化，而60%的工作只能部分自动化，这为RPA等相关岗位提供了广阔的空间。边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用更接近数据源，减少因云计算引起的延迟，并将数据处理分散到各个数据中心。随着物联网设备的广泛使用，边缘计算预计将越来越普及。

国双一直致力于为企业和***组织数字化、智能化转型赋能。近日，国双工业互联网平台Gridsum COMPaaS正式发布。该平台是依托国双大数据平台、人工智能平台、边缘计算等技术能力，在物联网等基础设施上构建起来的企业级计算平台，即服务企业数字化发展的工业级PaaS平台。

人工智能的发展很快,未来它会在哪些领域被应用?

除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。

金融和银行业：人工智能被用于风险评估、信贷审核、交易监控、欺诈检测等方面。医疗保健：人工智能被应用于疾病诊断、药物开发、基因组学研究、健康管理等方面。零售业：人工智能被用于市场营销、个性化推荐、库存管理、物流优化等方面。制造业：人工智能被用于生产线优化、质量控制、维修预测、供应链管理等方面。

深度学习：深度学习是人工智能中的一个关键领域，它通过构建深层神经网络，使得计算机能够处理和分析大量数据，实现模式识别和预测。深度学习技术的进步已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破，例如，它在图像分类、人脸识别、语音助手等方面得到了广泛应用。

人工智能有哪些发展趋势

《2023年中国人工智能行业全景图谱》预测：高质量、现代化、智能化发展 近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生了重大而深远的影响。

自然语言处理，作为人工智能的重要应用领域，有望在未来更准确地理解和生成自然语言，并扩展至更多语言和语境。 边缘计算与物联网的结合，将推动人工智能技术向更快响应和更佳用户体验的方向发展，以适应智能设备普及的趋势。

随着AI技术的发展，新的工作岗位和就业机会也将出现。AI的研发、算法优化、数据管理等工作需要大量专业人才，将成为未来的就业热点。 AI技术的应用还将推动其他产业的发展和创新，创造更多工作机会和就业需求。

人工智能的广泛应用促进了一些行业的繁荣，例如域名市场。 然而，我国人工智能在基础技术方面仍有不足，能创造商业价值的产品尚在少数。 传统行业与人工智能的融合尚面临较高门槛，投融资热度也有所下降。

人工智能的未来发展趋势包括但不限于以下几个方面： 技术演进：人工智能技术将不断加速演进，包括深度学习、强化学习、通用大模型等技术的进一步发展，可能会推动人工智能取得新的突破。

人工智能（AI）是当前最热门的技术之一，它在未来的发展中将扮演重要角色。根据美国《福布斯》网站的报道，2022年人工智能领域发展七大趋势有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”。

人工智能有哪些应用前景

人工智能就业方向及前景： 自然语言处理和语音识别：随技术成熟，企业应用增多。 机器学习和深度学习：核心技术，应用于图像、语音、自然语言处理等领域，就业机会主要在算法研发优化。 智能硬件和智能家居：需求增长，就业机会在硬件设计生产、家居系统研发维护，需掌握物联网、云计算等。

金融和银行业：人工智能被用于风险评估、信贷审核、交易监控、欺诈检测等方面。医疗保健：人工智能被应用于疾病诊断、药物开发、基因组学研究、健康管理等方面。零售业：人工智能被用于市场营销、个性化推荐、库存管理、物流优化等方面。制造业：人工智能被用于生产线优化、质量控制、维修预测、供应链管理等方面。

人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面：一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。

人工智能技术正在中国蓬勃发展，成为未来世界科技竞争的关键。 在国内，科大讯飞引领着智能语音识别技术的最先进水平。 阿里云的ET工业大脑在工业互联网领域处于国际领先地位。 长安汽车则专注于新能源汽车自动驾驶技术的发展，展示了国内汽车行业的创新。

医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用也取得了重要进展。通过结合深度学习和医学图像分析，人工智能正在帮助医生更准确地检测和诊断疾病，例如乳腺癌和早期糖尿病视网膜病变。

人工智能在农业领域的应用前景广阔。借助物联网等技术，AI能够帮助农民优化播种时间，预测天气变化，合理使用肥料，以及提高收割效率。这些技术的融合将推动农业自动化，提升作物产量和质量。 在建筑行业，AI的应用同样值得期待。

边缘计算是一种新型应用还是新型计算系统

边缘计算是指近运算的概念，将运算更靠近数据源所在的本地区网（Local Network）内运算，尽可能不用将数据回传云端，以减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。

边缘计算是一种新型的可靠计算模式，它是一种将计算和数据处理能力推向数据源头的技术。简而言之，边缘计算是一种在数据源头进行数据处理和计算的方式。相比于传统的云计算模式，边缘计算的优势在于更快的响应速度、更低的成本和更高的可靠性。

边缘计算是指在靠近物与数据源头的一侧，***用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。对于物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。

关于边缘计算人工智能的应用，以及边缘计算与人工智能的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。