隨着工業級AI技術的技術的發展,終端設備開始具備獨立處理數據的能力
因爲物聯網應用要求處理器設計,要提供面向最終用戶和應用程序的解決方案。物聯網應用的芯片設計強調功率效率,隨工業級人工智能技術的應用,越來產生越多的數字平臺,而下一代工業數字平臺的演進,就是讓工業設施可以在不同的網絡環境下運轉,對各類主板芯片的需求隨之增加,研發集成效果是否優異、軟件支撐平臺是否便利,就成爲考量一款嵌入式處理器解決方案性能的主要因素。
以數據隱私爲例,物聯網設備在服務用戶或企業時,會產生大量的運行數據,其中會包含一些隱私、機密信息,一旦隱私數據泄漏就將給企業、用戶帶來不同程度的損失。比如家庭物聯網中的攝像頭、掃地機器人在自動運行中產生的圖片、視頻泄露等,使用戶飽受損失。而嵌入式人工智能技術可以讓設備在非聯網的情況下獨立運行,一定程度上保證了數據的隱私性,另外隨着智能聯網設備的普及,集成智能設備的硬件終端也將隨之出現,可以保證數據的“物理隔離”。
許多新的APP在前期設計中大都包含或多或少的人工智能功能,對數據的獲取和整理的能力有了顯著的提升,便於平臺方對APP的運營。而更深入地嵌入式人工智能應用正在圍繞物聯網領域展開。智能終端並不是完全需要在雲平臺上進行,會給通信傳輸帶來較大壓力,同時未來解決數據延遲和安全性等問題,邊緣計算逐漸開始被應用。
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