边缘计算***公司推荐-边缘计算物联网***
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文章信息一览：
人工智能边缘计算的国内外现状
1、产品技术水平落后 在深度学习技术方面，由于计算成本高，国内的人工智能企业主要集中在软件上，硬件投入较少，因此缺乏相关的技术积累。此外，受芯片等技术影响，使得在国内的研发投入普遍较低，整体技术水平较低。因此国内的人工智能产品依然与国际水平存在较大差距。
2、在我国发展人工智能优势：中国产生的数据量大 众所周知，相比于世界上其他国家，中国有更多的人口，这会直接或间接生成大量数据，而且随着中国工业化、城镇化和网络化的提高，这种优势还会继续增加。在美国，谷歌等公司研发了很多基于文字指令或口头语言进行控制的新产品。
3、首先，AI技术确实在某些领域取得了令人瞩目的成就。例如，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面，AI技术已经达到了或者超越了人类的水平。比如，我们常见的人脸识别技术，可以精准地辨认出人们的身份，帮助我们提高安全性。
4、北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
5、本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈 国内数据量呈指数级增长 数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。
6、人工智能的应用现状主要体现在自动驾驶、智能语音助手、智能家居、医疗、金融等多个方面。 自动驾驶：人工智能的一个重要应用领域是自动驾驶。谷歌的Waymo、特斯拉、Uber等公司都在积极研发自动驾驶技术。这些系统能够识别交通信号，理解并响应交通状况，以及在很少或没有人类输入的情况下做出驾驶决策。
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