随着人工智能向边缘侧的转移，AI行业的应用得到了极大扩展。根据德勤的分析，现在的AI计算已经在制造业、政府、零售、电信、医疗等不同应用场景下获得应用。很显然，边缘智能在拓展AI边界过程中发挥了重要作用，它能显著提升AI针对现场多样化业务场景的适应性，从而更好地支撑业务运营、为客户创造更多的价值。
>>详情每个人都听到过引擎盖下面传来的嘎吱声或异常声响，此刻为时已晚，我们只能看着汽车冒着蒸汽，并因抛锚而停靠在高速公路边上。英国汽车维修公司 Kwik-fit 的一项调查显示，故障维修的平均成本约为 350 英镑，对于某些情况，成本可能会超过 1500 英镑。很多需要维修的故障本可以在到达故障点之前就被发现，但是乘客座位上不可能一直坐着一名机械师，那我们该如何预测这些问题并尽早处理它们呢？ 答案就是人工智能（AI）。
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从深度嵌入式系统到超大规模数据中心部署，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在为其中迅速扩展的一系列的产品和应用提供支持。尽管支持这些应用的硬件设计存在很大程度的差异，但都需要硬件加速。
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视频分析在我们生活中的许多方面都越来越多地被使用，无论是在智能楼宇中通过人脸识别控制安全点，从而提供比门禁卡更加可靠的安全性，还是监测是否符合佩戴口罩和保持社交距离，从而满足新冠疫情的抗疫要求，也或是监测交通拥堵和发现犯罪的智慧城市部署，视频分析应用无处不在，它让我们的商业和生活更加智能、安全和便捷。
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随着我国经济的快速发展，人民生活水平逐步提高，不仅人们的食品保鲜保质意识也在不断提高，而且各级政府在加大投入，利用冷藏库和冷链物流来保护人民的健康和增加农民收入。与此同时，物联网（IoT）和人工智能（AI）等新一代信息技术也在帮助冷库和冷链建设者和运营方，以更先进高效的方式去满足其持续增长的需求。
>>详情近几年，科技企业在推广新一代信息技术产品时，数据安全、数据隐私等问题广受诟病。数据作为驱动人工智能快速发展的重要基础，其安全也决定了人工智能的安全。人工智能的加速发展给数据的安全治理带来了新的机遇和挑战。
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人工智能（AI）开发者Jagadish K. Mahendran和他的团队设计了一款由人工智能驱动的语音激活的背包，可以帮助视障人士导航和感知路途。这款背包可以帮助探测一些常见的路障，例如交通信号灯、悬挂的障碍物、人形横道、移动的物体和上下坡，这些探测的计算都在一款低功耗的交互式设备上运行。
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AI依赖的算法是一个庞大而复杂的网络，有很多参数要存储，也需要完成大量的计算，这些计算中又会产生大量数据。在完成大量计算的过程中，一般芯片的设计思路是将大量增加并行的运算单元，例如上千个卷积单元，需要调用的存储资源也在增大，然而存储资源一直是有限的。随着运算单元的增加，每个运算单元能够使用的存储器的带宽和大小在逐渐减小，可见存储器是AI芯片的瓶颈。
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今天的社会正变得越来越以多媒体为中心、依赖更多的数据和自动化。自动驾驶系统正在加速普及。自动化、分析化和智能化正在从人类转向“特定于机器”的应用。计算机视觉和视频将在我们未来的数字世界中扮演重要角色。数以百万计的智能传感器将通过人工智能嵌入汽车、智能城市、智能家居和仓库。此外，5G技术将成为一个完全互联的智能世界的数据高速公路，有望连接从人到机器甚至机器人的一切。
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