从万物互联到边缘计算 (记录)2018-11-10

本次记录为与搜狐视频&小明智能 杨志云总监在清华公管学院座谈

AI发展阶段:

起步期(上世纪五十年代)-专家体统的推广(几度浮沉)-深度学习(2012年IMAGENET爆发+Nvidia+BigData)

深度学习算法特点:大数据量+大量计算

云端计算问题暴露:带宽和延时大;数据安全性差;成本高。

如何解决?引入边缘计算(就地处理)

--边缘计算类似“章鱼”,40%的神经元在头部,60%神经元在腿上。用腿来思考,就地解决问题。“去中心化”

边缘计算:我就是冲着痛点来的。(将一部分功能放在前段处理)

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

行业应用+AI (是否都适合)

行业人工智能已经到来(取决于效率,机器VS人)

可实现功能:异常行为分析轨迹追踪、人脸识别、情绪识别


《疑犯追踪》能否形成现实?

在劳动密集型、人流量大区域应用?

后续待补充。

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