人工智能
在源头而不是云端处理数据的演变对于推动人工智能 (AI) 等高级流程非常重要,而这种伟大的云到边缘数据迁移在物联网 (IoT) 中发挥了全面作用。反过来,用户语音识别和预测分析等突破性功能可以比以往更快、更安全地实现。
结果有望彻底改变明天的智能家居。超越亚马逊的 Alexa,下一代边缘数据处理设备将能够为自己做出更多决策。让我们看看边缘的人工智能如何永远改变家庭中的物联网。
人工智能优化的芯片组是一大推动力
在边缘进行数据处理的下一代设备将能够为自己做出更多决策。
从智能恒温器到智能烤箱,家用设备更经常通过有线连接来测量变量并在没有人工输入的情况下进行更改。两项发展使这成为可能。首先,得益于 AI 优化芯片组的开发,设备功能更加强大。这些芯片更小、更经济且功耗更低。因此,它们使设备能够在内部而不是外部处理更多的进程。
例如,索尼正在创建一种混合技术,该技术涉及带有内置 AI 处理系统的图像传感器。鉴于代码和图像的快速融合,该技术被吹捧为通过促进单个电子组件来提供广泛的应用范围和好处,该组件可以在将照片发送到 GPU 或主逻辑板之前对照片进行大量处理。
其次,这些更智能的设备越来越多地在边缘连接。边缘不是使用数据中心来托管和处理信息,而是使计算和数据存储更接近数据源,从而减少了向远程位置发送大量数据的需要。这可以在数据的速度、可用性、隐私和安全性方面带来无数好处。
物联网带宽、延迟和安全的新时代
具有更好数据处理能力的更智能设备的一举两得将预示着物联网带宽、延迟和安全性的新时代。我们首先考虑设备带宽的影响。由于边缘技术在本地分析数据,而不是在远程通信延迟的遥远云中分析数据,这可以为实时响应用户需求的设备铺平道路。
例如,在未来的智能家居中,联网的安全摄像头可以以更低的成本传输超高清视频。智能扬声器——如 Google Home 或 Amazon Alexa——也可以执行更复杂的任务和计算,变得更有帮助。
同时,延迟将受益于边缘的人工智能。一些应用程序需要近乎即时的响应时间,而云计算不能总是提供。边缘的延迟本质上较低,因为数据不必传输那么远。因此,智能家居设备变得更快,能够即时响应用户命令并提供实时信息。对于联系紧急服务或发出警报的智能家居设备来说,这些更快的响应时间可能会挽救生命。它们还可以提供更大的便利,例如具有即时面部识别功能的门锁或自动改变烹饪温度的智能感应炉。
当然,边缘的安全性也更强。边缘计算的更高速度和更低延迟意味着更少的停机时间和中断,更少的机会破坏传输中的数据。这对于历史上安全记录不佳的连接设备尤其重要。同样,边缘使消费者隐私不再是一个问题。考虑到许多现代设备都具有音频和视频记录功能。边缘数据传输有助于确保来自摄像头或麦克风流的私人和敏感数据在未经同意的情况下不会离开家庭场所。
天空是更好、更智能设备的极限
边缘的 AI 处理才刚刚开始。苹果收购了一家专门从事这方面工作的公司,谷歌的 Coral 计划旨在让它变得更容易,而芯片制造商 Arm 已经为此努力多年。在我看来,这种流行病只会让这种连接设备的趋势变得超速。预计智能家居的数量将增长,到明年将超过 3.5 亿个大关,消费者的期望也会因此而提高。
设备越智能,它承载的数据就越多,边缘处理的隐私和速度就越重要。这种良性循环只会导致更强大的基于边缘的设备。同样,它们在家里也会更有帮助。从分析用户生命体征参数和规定预防措施的健身带,到在发生火灾时触发自动呼叫紧急服务的家庭警报系统,无所不能。
因此,期待具有更好数据处理能力的更强大的设备永远改变我们与家庭技术的交互。
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