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日期： 2020-04-07 來源：安富利 人工智慧（AI）與物聯網(IoT)在實際應用中的落地融合，形成了 AIoT(智能物聯網)，也就是萬物的智能互聯。目前，AIoT已經成為業界公認的未來技術主流形態。艾瑞諮詢最近發布的《2020中國智能物聯網（AIoT）白皮書》預測，2025年，中國物聯網連接數近200億個，海量連接產生的交互及數據分析需求將促使IoT與AI進行更深層次的融合。另一方面，智能的物聯網系統暴露了雲計算中的潛在問題。智能和自動化的增加，無可避免地導致性能表現及安全性突出的應用出現了無法預料的延遲。 現今，兩大主要挑戰威脅著數量倍增的連網裝置：一是用於遠程通訊的邊緣裝置的性能，二是離網型物聯網應用的電池壽命。 原始數據的傳輸對任何裝置來說都是十分耗電的。傳統的蜂巢式廣域網（WAN）功耗大，因此不適用於電池供電的物聯網裝置。物聯網應用LoRaWAN（遠距離，廣域網）是物聯網應用中的首選通訊協議之一，能夠處理人工智慧如何透過邊緣應用來改變物聯網架構的問題。 ... 為什麼要使用LoRaWAN及邊緣人工智慧？ 隨著智能裝置的激增，核心網域和終端裝置都面臨著來自通訊的挑戰，例如壅塞、安全性、服務延遲、數據隱私和缺乏互操作性。 對於網域，大部分的挑戰來自過度依賴雲計算。將數據發送到雲時，會產生更大量的能源消耗、帶寬、存儲和延遲，導致更高的成本。而霧計算或邊緣計算可以降低成本並提高效率。 當使用無線技術進行數據傳輸時，終端裝置中的通訊障礙就會出現。在物聯網中，藍牙和其他無線標準技術的優勢是低功耗，但有限的覆蓋範圍卻是一大障礙，特別是對於智慧城市服務而言。在這種情況下，低功率廣域網（LPWAN）成為了介於遠程蜂巢式和短程操作技術間的可靠的替代方案。 LPWAN是在Sub-GHz免照無線電頻段上運作的低功耗及覆蓋範圍更廣的通訊物理層。LPWAN是對鏈路和網絡層有效的標準協議，提供可變的數據速率，增加了以吞吐量交換為鏈路穩健性、覆蓋範圍或能量消耗的可能。而組織單位和個人都可以部署LPWAN網絡。 LPWAN和接近邊緣的霧計算架構 在智能和數據處理方面，邊緣計算和霧計算看起來很相似。但是，它們之間的主要差別在於計算和智能所發生的位置。 霧計算的環境將智能處理放在區域網（LAN）上，將數據從端點傳輸到網關。 而另一方面，邊緣計算將處理能力和智能放在嵌入式自動化控制器等裝置中。 這些裝置可以運行算法，產出邊緣智能—AI和邊緣計算的產物。 利用LPWAN進行邊緣計算的優勢 ·減少數據傳輸: 邊緣計算減少了傳輸的數據量和雲端存儲。另一個優勢是將計算能力放置在網絡邊緣，可使延遲和成本極小化，同時減輕對帶寬的需求。 ·降低延遲: 邊緣計算可將數據傳輸、處理，以及依照從過程中獲得見解所採取之行動的時間間隔最小化。另外，以較低的成本增加了分析和事件處理的速度，信噪比也降低了。由於更加靠近終端用戶的位置，能夠降低核心網絡和連接裝置的帶寬及功耗，因此邊緣計算透過實時服務提供了低延遲能力，而這是智慧城市以及車對車通信和其他要求延遲低於數十毫秒的應用所必備的。這比主流的雲服務的延遲要低。 ·安全性增強: 大多數的用戶將數據安全性和隱私視為首要考慮的問題，主要是因為這些因素對智慧城市的相關應用構成了安全威脅。安全性必須分三層：用戶隱私、數據安全性和網絡連接。 邊緣計算通過憑證升級和多個實體裝置上的安全檢查等措施，解決了物聯網安全性的挑戰。 ·擴展的應用程式: LPWAN和邊緣裝置在衛生保健監控中無所不在，例如用於偵測患者跌倒。 在篩選數據來進行實時處理的情況下，邊緣裝置可以提高準確度和適應能力。傳統系統中，在雲端傳輸原始數據序列，因此警報的延遲增加了。邊緣系統透過將繁重的計算負載從傳感器節點調換到邊緣網關，來減少傳感器節點上的計算工作。 如何利用邊緣人工智慧加速應用場景落地 雖然邊緣裝置的模型構建和訓練階段會消耗大量資源，並增加額外的複雜性，但市場上有提供定製和降低複雜性的高質量選擇。 安富利的SmartEdge Agile裝置可以簡化並大幅降低這種複雜性。SmartEdge Agile是搭載各種類型傳感器的邊緣計算裝置。Brainium用於構建和訓練模型。該裝置具有LPWAN連接以建立霧計算架構，並使用網關連接到Brainium。安富利的SmartEdge工業物聯網網關可安全且無縫連接Brainium和雲。 版權聲明： 本站內容除特別聲明的原創文章之外，轉載內容只為傳遞更多信息，並不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站採用的非本站原創文章及圖片等內容無法一一聯繫確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題，請及時通過電子郵件或電話通知我們，以便迅速採取適當措施，避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯繫電話：010-82306116；郵箱：aet@chinaaet.com。
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