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机器人是不是边缘计算机的-机器人算机器吗

边缘计算 9小时前 7

文章信息一览：

1、人工智能可能根本不需要网络!
2、人工智能发展经历了哪三个阶段?
3、“人工智能”在大学里是什么学科或专业?
4、边缘计算可应用的领域有哪些?
5、在NVIDIA眼中,边缘AI和机器人的未来挑战是什么?
6、未来的计算机将朝着什么方向发展

人工智能可能根本不需要网络!

1、随着边缘计算的进步和芯片能力的增强，人工智能（AI）现在能够在没有传统广域网的情况下独立运行。滑铁卢大学的研究人员正在探索如何使AI在没有外部网络连接的情况下适应各种环境。

2、当然不能啦，没有网络，人工智能就无法储存，添加数据，就无法运作。

（图片来源网络，侵删）

3、掌握深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，使用神经网络来解决复杂问题。了解深度学习的基本原理，以及掌握使用TensorFlow、PyTorch等流行的深度学习框架。通过实践项目来巩固所学知识。例如用机器学习模型预测房价、识别手写数字等。总之，普通人可以通过自学和在线课程来学习人工智能的基础知识和应用。

4、关于Kimi人工智能服务暂时无法使用的情况，这可能是由于多种原因造成的。首先，技术故障或系统维护是常见的暂停服务原因，开发者可能正在进行必要的更新升级以确保服务的稳定性和安全性。此外，网络问题或服务器负载过高也可能导致服务暂时无法访问。

人工智能发展经历了哪三个阶段?

人工智能的发展主要经历了以下几个阶段：符号主义阶段、连接主义阶段、行为主义阶段以及深度学习阶段。符号主义阶段的标志性成果是专家系统。在这个阶段，人工智能的研究主要基于符号逻辑和规则推理。专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机系统，它可以根据预设的规则和知识进行推理和决策。

（图片来源网络，侵删）

人工智能的发展可以划分为三个主要阶段：第一个阶段是计算智能，这一阶段的机器能够执行基本的算术运算和数据处理，与我们今天日常使用的个人电脑相似。第二个阶段是认知智能，机器开始具备理解和处理语言的能力，能够进行对话和听力理解，例如苹果公司的虚拟助手Siri。

人工智能的发展经历了以下三个阶段：狭窄人工智能（弱人工智能）阶段：这是人工智能发展的早期阶段，主要集中在解决特定领域的狭窄问题。狭窄人工智能系统可以执行特定的任务，但在其他领域或任务上缺乏灵活性和智能性。例如，专门设计用于棋类游戏的计算机程序就是一种狭窄人工智能系统。

第一阶段：早期计算机（1946-1960）这个阶段的主要特点是开发出了一批的早期计算机，包括ENIAC和UNIVAC等，这些计算机***用的是真空管和晶体管作为主要组件。这些计算机体积庞大，能量消耗大，运行速度慢，而且价格昂贵。然而，它们却为计算机技术的发展奠定了基础。

我国人工智能的发展可以划分为三个主要阶段：技术引进与初步探索（1950年代至1980年代）：在这一时期，我国开始引入国际先进的人工智能技术，并在此基础上进行初步的研究与探索。尽管受到当时技术和计算资源的限制，但人工智能的研究已经开始涉及文本识别、语音识别等领域。

“人工智能”在大学里是什么学科或专业?

1、大学中专门设有人工智能专业，它是计算机科学的一个分支，属于计算机学科范畴。这一专业的设立是为了培养中国人工智能产业所需的应用型人才，同时也积极推动人工智能一级学科的建设。

2、人工智能属于工学大类下面电子信息类一级学科。计算机科学与技术属于工学大类下面计算机类一级学科，人工智能属于工学大类下面电子信息类一级学科，大数据相关的专业现在有两个，大数据管理与应用专业属于管理学大类管理科学与工程类一级学科；数据科学与大数据技术专业属于工学大类下面计算机类一级学科。

3、人工智能隶属于工学大类的电子信息类一级学科。计算机科学与技术位于工学大类的计算机类一级学科内。人工智能与之并列，同样隶属于工学大类的电子信息类一级学科。

4、“人工智能”在大学里属于计算机科学与技术、软件工程等专业。人工智能这个计算机科学分支旨在创造可以解决计算问题，以及像动物和人类一样思考与交流的人造系统。

边缘计算可应用的领域有哪些?

自动驾驶汽车卡车车队自动组队是自动驾驶技术早期的应用之一。边缘计算使得除了领头卡车外，其他卡车均能实现无人驾驶，因为它们能够以极低延迟进行通信。油气行业资产远程监控在石油和天然气行业，资产的监控至关重要。

零售业：边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据，优化商店布局和库存管理。能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。

智能交通领域中，边缘计算通过实时处理***监控、传感器等数据，实现快速分析交通流量、车辆识别及行车记录，减少延迟，提高数据处理速度和精确度，为交通安全及拥堵问题提供支持。工业制造中，边缘计算实现实时监控与控制，通过部署边缘计算设备，实现设备间的实时通信与协作，提升生产自动化水平与效率。

物联网（IoT）：边缘计算盒子可作为物联网设备的***，本地处理和分析传感器数据，减少对云平台的依赖，并显著降低数据传输的延迟。 ***监控与安全防护：将边缘计算盒子安装在***监控现场，能够实时分析和智能识别***流，如进行人脸识别和行为分析，从而减轻中心服务器的负担。

边缘计算盒子（AI BOX）：集成计算、存储和安全功能，处理物联网数据，如英码科技的边缘盒子，可支持人脸识别等智能算法，应用于智慧工地、交通等场景。边缘智能路由器：连接局域网与广域网，处理复杂业务，尤其在医疗和交通领域，提供稳定运行。

在NVIDIA眼中,边缘AI和机器人的未来挑战是什么?

边缘AI与机器人技术的扩展挑战包括技术、市场与工程层面。NVIDIA致力于提供扩展能力，帮助开发者从几十至数千万设备的规模转变。实现这一目标的关键在于“AI工厂”的概念，结合合成数据与预训练模型，允许用户创建个性化数据集，用于AI模型训练。

然而，随着NVIDIA在云端训练和推理市场的强大表现，其他AI芯片公司的竞争压力也在增加。AI市场的发展趋势显示，云端AI推理的重要性将超过训练，而边缘AI芯片市场有望在未来几年内超越云端。NVIDIA的A100无疑加速了这一进程，强化了其在AI市场中的主导地位。

边缘AI的出现是为了解决云计算在响应速度、带宽和安全性上的挑战。它结合了边缘计算和AI技术，旨在提升数据处理效率和实时性，尤其适用于对即时反应有高要求的场景，如自动驾驶。边缘计算通过在设备边缘进行本地计算，减少数据传输，降低对中心服务器的依赖。

黄仁勋在演讲中对未来AI行业的发展做了大胆的展望：“大型语言模型是一个新的计算平台，人类（语言）是新的编程语言。我们已经使计算机科学民主化，每个人都可以成为程序员。”他还对汽车业进行了预测：“（未来）整个工厂都将是软件定义的机器人，他们制造的汽车本身也将是机器人。

NVIDIA的科研成果不仅提升了仿真建模的逼真度和实用性，还促进了计算机图形学、AI与实际应用的深度融合。在工业制造、自动驾驶和智能机器人等领域，这些技术有望发挥重要作用，推动相关行业的创新发展。未来设计与开发过程的重塑：NVIDIA OpenUSD日的展示揭示了AI赋能的3D工作流如何重塑未来的设计与开发过程。