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理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應(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,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“一物一檔”,貨物貼上RFID標(biāo)簽,自動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)自動批量識別資產(chǎn),做資產(chǎn)盤點,減少人力投入。 在此過程中,華為云IoT邊緣不僅提供遠程下發(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)場進行RFID來自:百科
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來自:百科可以在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏,在本地處理和存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)/隱私數(shù)據(jù),將處理后的圖片上傳到云端進行文字識別,再將識別結(jié)果回傳到本地邊緣節(jié)點。 通過使用IEF,對邊緣和云端進行分工合作、云邊協(xié)同,提供靈活、可擴展、高可用的端到端解決方案。 優(yōu)勢: 安全:提供云邊協(xié)同架構(gòu),在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏,來自:百科
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