隨著“邊緣人工智能 (AI)”的興起,“在網(wǎng)絡(luò)邊緣擁有更高的智能性”也倍受討論,擁有更高本地實時處理能力的好處就易被忽視,而這種處理無需依賴基于云的資源來運行 AI 模型。通過使我們?nèi)粘=换サ碾娮釉O(shè)備能夠根據(jù) AI 模型在現(xiàn)實世界中做出決策,我們可以提高其響應(yīng)能力、安全性和整體效率。 當(dāng)然,一些 AI 驅(qū)動型系統(tǒng)可能一直都需要基于云的資源。利用諸如人員和物體分類、異常檢測和人體姿勢估計等處理功能,