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人工智能算法-边缘计算

 ·  1057 ·  瑞铭安普

瑞铭安普是一家高科技创新型公司。致力于打造一个面向人工智能的开放平台，帮助人工智能研究者和中小型公司以低成本，高效的开发先进的人工智能算法，实现场景落地。让人工智

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      随着人工智能技术的不断成熟，人工智能已经应用到多个领域。现如今，人工智能技术开始在边缘侧扩展，庞大的数据量需要快速有效地分析，这极大增强了对于边缘计算的需求，边缘计算的重要性因而逐渐凸显。2012-2017年，全世界有人工智能初创企业5154个，投资金额300亿美元。 10%～30%的费用用于计算能力建设，主要是高计算性能硬件的采购和维护，人工智能的计算大多发生在数据中心，但是随着技术的发展，与硬件紧密结合的嵌入式人工智能正受到越来越多的重视。物联网拥有海量的终端设备，如果这些设备产生的数据都需要上传云端进行智能处理或者深度学习，将会对网络带宽带来相当大的挑战。而边缘计算的诞生，就解决了这个问题。
      人工智能训练任务所需求的算力需求6年增长30万倍，每 3.43 个月就会翻倍，根据统计数据，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，在移动终端领域，手机厂商大力研发终端AI芯片并推出相关产品。使终端设备的AI训练成为可能。

      在物联网领域，随着设备的增加和5G的大规模商用，产生大量数据上传至云端，不仅延时高而且对云端造成巨大的压力，将海量数据在设备附近处理会使诸多问题迎刃而解。未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，边缘计算所面对的市场规模巨大。

      AIoT(人工智能物联网)的架构也在演变，从集中式和云端到架构的转变正在顺利进行。与边缘架构相关联的整齐层将演变为更加非结构化的架构，包括在动态网格中连接的各种设备和服务，这些网状结构将实现更灵活、智能和响应更快的物联网系统。

      据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%；2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。当前人工智能行业基础条件已经具备，人工智能技术将迎来发展新机遇，预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到335.6亿元

      按照IDC的统计数据，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，超过50%的数据需要在网络边缘进行分析、处理与储存
据Transparency Market Research 2018年7月公布的最新数据，边缘计算市场从2017年开始，以超过35%的复合增长率飞速发展，预计到2023年，市场规模将达到337亿美元

      瑞铭安普是一家高科技创新型公司。致力于打造一个面向人工智能的开放平台，帮助人工智能研究者和中小型公司以低成本，高效的开发先进的人工智能算法，实现场景落地。让人工智能更好的融入生活，服务社会。面向人工智能，深耕边缘计算，借力区块链技术，打造共享生态。
 

产品优势
高性价比

•低成本（节约70%以上）即可进行海量AI数据处理和大规模训练，达到接近云的效果

低门槛
•低配硬件资源也可入网贡献算力,包括但不限于手机终端，廉价PC和服务器

闭环方案

       •AI应用闭环：提供数据分享->数据预处理->模型训练->模型部署->数据分享AI应用闭环
•边云闭环：将云智能和分析移动到边缘设备；与云端无缝集成，做到边云融合
 
高利用率

•细粒度的分布式调度技术充分利用网内闲置资源
•基于点对点网络的分布式编程框架有效利用网内资源参与并加速AI数据
•先进的分布式技术充分利用各类计算资源参与并加速AI训练
 
高安全

•容器技术保证运行环境独立、安全
•密码学技术保证数据安全
•手机终端直接利用个人数据训练模型，无需上传云端
 
简单易用

•AI模型自动化部署
•简单易用的编程接口
•用户无需申请公网IP即可发布AI服务
•支持主流深度学习框架
 
高弹性

•个人和企业资源根据负载情况弹性、自动加入和退出Smart Edge网络

灵活性

•弹性模式下无惩罚，低奖励。约定入网时段内中断受到惩罚，高奖励
 
边缘计算将会打造一个更智能的互联世界
      人工智能已经成为社会发展的必然趋势，而人工智能能够正式进入到智能终端设备的原因，主要是依靠边缘计算。 作为未来社会、经济运行的基础设施的重要组成部分，边缘计算将像助推器一样在其中发挥着巨大的作用。只有边缘计算的成熟、普及物联网、智慧城市等才有机会加速。