據(jù)Gartner預(yù)測，到2020年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將超過200億臺。與此同時，設(shè)備本身也變得越來越智能化。星空人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在實際應(yīng)用中的落地與融合，將推動人類社會進(jìn)入“萬物智能互聯(lián)”時代，而隨之產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也將呈井噴式爆發(fā)。自動駕駛、安防/無人機(jī)和消費電子等應(yīng)用場景日益需要對海量的數(shù)據(jù)洪流進(jìn)行快速有效的分析，并做出實時決策、進(jìn)行快速響應(yīng)，由此推動星空人工智能向邊緣側(cè)遷移并不斷演進(jìn)，使之與邊緣計算相融合，催生了邊緣智能新形態(tài)。邊緣智能將打通物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之路的最后一公里。
邊緣星空人工智能興起，物聯(lián)網(wǎng)未來可期
星空人工智能仿佛距離我們還很遙遠(yuǎn)，但其實早已出現(xiàn)在人們的日常生活當(dāng)中。許多人在每天使用智能手機(jī)的語音文本轉(zhuǎn)換助手或者指紋識別等應(yīng)用時，就會接觸到星空人工智能。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，星空人工智能可以幫助識別物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備的模式并檢測相關(guān)參數(shù)的變化。這些物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備通常搭載傳感器，能夠感知溫度、壓力等環(huán)境因素的變化。
通常，簡單的嵌入式邊緣設(shè)備通過應(yīng)用環(huán)境中的傳感器采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍稍苹A(chǔ)設(shè)施中的星空人工智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理。但隨著物聯(lián)網(wǎng)實施過程中對實時決策的需求不斷增長，對連接和數(shù)據(jù)處理的需求也在增加，而且不可能總是將所有的數(shù)據(jù)都傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行星空人工智能處理。
探索物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的星空人工智能，解鎖無限潛能
星空人工智能技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種技術(shù)。采集自邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)會被標(biāo)記，然后由數(shù)據(jù)工程師準(zhǔn)備好管道將其輸入數(shù)據(jù)模型。這些工程師擁有圍繞大數(shù)據(jù)創(chuàng)建軟件解決方案的專業(yè)技能。擅長數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)以及C和C++等編程語言的數(shù)據(jù)科學(xué)家利用針對各種已知應(yīng)用程序進(jìn)行了微調(diào)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建星空人工智能模型。這些模型最終以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹或推理規(guī)則集等不同的形式呈現(xiàn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種。無監(jiān)督學(xué)習(xí)（只提供輸入變量，沒有相應(yīng)的輸出變量）可以幫助開發(fā)者更透徹地解讀數(shù)據(jù)，而監(jiān)督學(xué)習(xí)則是大多數(shù)實用機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。在監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段，需要挖掘大量的數(shù)據(jù)流，以通過多重計算提取有用的模式或推論，從而做出預(yù)測。
在星空人工智能的應(yīng)用階段，可以通過Tensorflow等標(biāo)準(zhǔn)框架，將自邊緣設(shè)備采集的數(shù)據(jù)輸入從可用數(shù)據(jù)模型中選出的模型。建模過程需要相當(dāng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，通常云站點和大型數(shù)據(jù)中心等核心節(jié)點
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