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來自:百科理成本太高,邊緣計(jì)算的價(jià)值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計(jì)算就應(yīng)在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點(diǎn),做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進(jìn)展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn): a) 數(shù)據(jù)孤島,邊緣天然的地理分布性來自:百科
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“一物一檔”,貨物貼上RFID標(biāo)簽,自動(dòng)在倉庫本地的邊緣設(shè)備上采集數(shù)據(jù),收集位置、數(shù)量、進(jìn)出等信息,數(shù)據(jù)全程可追溯;通過分布式RFID網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)批量識別資產(chǎn),做資產(chǎn)盤點(diǎn),減少人力投入。 在此過程中,華為云IoT邊緣不僅提供遠(yuǎn)程下發(fā)配置通道,將清洗規(guī)則、流轉(zhuǎn)規(guī)則、資產(chǎn)模型等下發(fā)到邊緣設(shè)備,幫助現(xiàn)場進(jìn)行RFID來自:百科華為云計(jì)算 云知識 華為云IoT邊緣常見場景之智慧交通 華為云IoT邊緣常見場景之智慧交通 時(shí)間:2022-09-29 11:13:17 物聯(lián)網(wǎng) 智慧交通物流 IoT技術(shù)認(rèn)證 物聯(lián)網(wǎng)邊緣主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)傳輸量大,安全與隱私保護(hù)要求高,數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理等行業(yè)或應(yīng)用場景。下面來為大家介來自:百科
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