边缘计算中的物联网应用环境。

假如有人关注人工智能(AI)经过讨论，我们会发现有几个主题促进了人工智能的发展。尽管生成型人工智能使用大型语言模型(LLM)获得推理智能的类人能力已经成为人们关注的焦点，但是现在将人工智能应用于物联网，(IoT)智能设备在中间的方式也被认为是成熟的。

边缘计算和物联网的联系。

这是物联网内部的计算，所以这是“边缘”的计算。虽然物联网和边缘这两个术语经常被交换和使用，但必须澄清，物联网是设备所在的地方，边缘计算发生在设备上。为了进一步定义，物联网设备通常需要连接到互联网才能工作，边缘设备可能会在其生命周期的大部分时间内断开连接，只是偶尔连接到用于处理互联网的云数据中心。

为边缘应用创建硬件，需要考虑具体计算性能、功耗和经济条件的全新设计。IT行业一直在努力让边缘计算变得更好，考虑到这些核心趋势。

物联网现状发展规模。

到2030年，从智能手机到摄像头，再到智能家居设备，预计将有超过1250亿个物联网设备连接到互联网。这些设备中的每一个都会产生大量的数据进行分析，其中80%以视频和图像的形式存在。到目前为止，虽然我们已经知道物联网中有大量的数据，但即使有与云的连接，我们也只分析了一小部分数据。

越来越重视隐私、安全和带宽，导致数据处理在物联网的边缘，离它的来源更近。那么，人工智能的作用是什么呢？目前，人工智能技术主要是为云计算运营设计的。与边缘设备不同，云计算具有成本、功耗和可扩展性限制。

AI平台为下一代计算机视觉应用开发企业提供实用的边缘人工智能推理解决方案。人工智能原生的集成硬件和软件解决方案简化了实际部署，为用户提供了友好的开发和集成路径。它采用了PCIe卡和视觉就绪系统等行业标准外观，简化了人工智能与业务应用的集成，满足了当今的市场需求。

数据流技术是什么？

数据流计算机专注于数据移动的优化应用，并利用数千个微小的‘数据流核心’之间的大规模并行性，在性能、空间和功耗方面提供数量级优势。提供了行业领先的性能、可用性和效率，而成本只是现有解决方案的一小部分。该技术可以扩展不断增加的部署项目，企业的嵌入式安全引擎可以通过加密来保护数据和信息，从而保证敏感生物识别数据的安全。

该技术可以集成到AI加速卡、AI加速板和AI加速视觉就绪系统中，供公众使用。这样中小企业就可以加快使用速度，简化现场安装。即时软件开发，计算机视觉应用和自然语言处理(NLP)为用户提供易于使用的友好神经网络，旨在将人工智能集成到设备中。作为消费者，我们可能一开始并没有意识到计算能力正在获得这种涡轮增压。因为，没有一个普通用户会考虑这些操作是否涉及使用32个浮点数据的机器学习网络，并使用标准的反向传播技术来准确训练人工智能模型。

这里需要知道的是，人工智能模型通常使用强大、昂贵、耗能的图形处理单元。(GPU)在过去，这些模型经常直接用于同一硬件的推理，在云数据中心进行训练。这种硬件不再需要实现高推理精度，但今天的挑战是如何有效地将这些模型部署到成本低、在网络边缘运行功耗有限的设备上。

边缘将继续变得更加智能化、锐利化和大，我们需要确保能够控制这种新型设备的智能化，使其发挥最大的效率。

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