移动边缘计算在人工智能有哪些应用？_ai应用+边缘计算+智能驾驶

有多种移动边缘计算AI技术已在工业边缘付诸实施。例如，面部识别、自动驾驶和预测性维护在各种工业应用中得到实施。为了更多地了解移动边缘计算人工智能对工业边缘的影响，让我们观察边缘人工智能的增强如何影响一些当前和未来的工业应用：

智慧城市

深度学习使边缘AI计算机能够通过智能摄像头实时了解交通情况并检测异常行为。另一个利用机器推理的智慧城市应用是道路上和停车场的车牌识别各种物联网设备中的人工智能实施允许城市通过边缘人工智能获得可操作且有价值的见解。智慧城市可以实时分析大量数据并采取行动，帮助改善城市运营，从而提高生产力和效率。

汽车

移动边缘计算为汽车行业提供控制和自主权。例如，将边缘人工智能集成到车队远程信息处理行业，使用户可以更轻松地通过手机、笔记本电脑和平板电脑等便携式设备远程监控汽车。此外，车队车辆公司可以在每辆车中实施边缘人工智能，以提供更好的远程信息处理，具有更多的控制、洞察力和安全性。将边缘AI集成到车辆的一些可用功能是更有效的地图重新路由，以在旅途中节省汽油。此外，当系统检测到可能导致停机的异常情况时，边缘AI会为驾驶员和控制站点提供自动警报。此外，由于大部分计算是在边缘本地完成的，车队车辆可以以较低的带宽和功率实时处理数据。边缘AI独立于云还可以防止计算机发生数据泄露，从而提高安全性。未来，边缘人工智能将使自动驾驶汽车实现完全自主驾驶，即使在农村和偏远地区。

油和气

移动边缘计算改进了石油和天然气行业中预测性维护的使用。它支持实时数据分析，以监控操作是否顺利进行。例如，如果传感器检测到管道泄漏，计算机将命令停止流动并提醒维护团队。因此，它提高了工人和周围环境的安全水平。边缘AI还通过将AI计算从云转移到更靠近位于石油和天然气资产中的坚固边缘计算机来最大限度地减少带宽要求和停机时间，从而帮助降低成本。

农业

在农业领域，边缘人工智能帮助农民实时跟踪土壤和天气状况。从传感器收集所有数据后，边缘计算机可以决定施肥和收获的正确时间表。移动边缘计算还使机器视觉能够识别和区分植物，从而为每个植物物种选择要采取的行动。在边缘人工智能的帮助下，在提高收获吞吐量的同时，减少了日常管理和日常收获的时间。

制造业

人工智能使坚固耐用的边缘计算机能够通过人眼无法发现的高精度和实时机器视觉快速检测生产链中的缺陷和错误。坚固耐用的边缘计算机的支持使该过程能够高效可靠地工作，同时保持高精度和较低的生产成本。此外，实时检测分析还可以让计算机在不停机的情况下过滤掉生产线上的损坏货物，从而降低停机成本。