我們正處於時代轉型的尖端,並由兩個重大的科技趨勢所驅動:AI 和 5G。這兩大技術共同創造了一些從未存在過的東西,最好的例子就是自動駕駛車輛的興起,儘管近期自駕車出現了一些打擊,但市場預期,全自動自駕車仍將會是 AI 和 5G 科技的縮影。
當你進入一輛自駕車時,沒有司機也不需要方向盤,車輛自己就會為你駕駛,你可以完全放鬆。為了實現這一點,汽車必須不斷利用數千個傳感器、數十個攝影鏡頭和眾多設備收集數百萬個數據。
這些數據被用在高度複雜的運算,來成完導航並指示汽車安全駕駛,這便是智慧汽車的自動駕駛 AI 系統。
如果採用傳統的 AI 方法應用於自動駕駛,從車輛收集的數據將被運送到雲端進行處理,作出指令再發送回車輛。但是,面對緊急狀況,通常需要在幾秒鐘內做出決策,這樣的方法根本行不通。傳感器到接受動作指令的時間必須極短。
智慧型的汽車所採用的 AI 系統將會是分散式架構,傳感設備將不僅具有收集數據的能力,還能在關鍵的時間迅速決策。
由於摩爾定律、設備進步、物聯網設備等發展,現在將有足夠能力和功率來運行 AI 運算。而雲端仍然會是 AI 系統的關鍵部分。AI 運算的開發、培訓和微調仍將在雲端中進行。只是學習能力將轉移到邊緣設備以進行快速決策。這種架構有助於擴展並支持未來數兆的 AI 設備。
如果分散式架構是 AI 的完美解決方案,我們會需要 5G 來連接數據傳播。不過,為什麼是 5G 呢?
首先,這個連結管道必須非常有效率,以擴展至數兆的設備。
其次,雲端與分散式系統的通訊是多維度的。某些應用程式,像是 AR / VR 的應用程式,需要極高的速度來提供上千兆位數據連接。其他應用來看,無人機監控也需要大量的網路寬頻。5G 能帶來前所未有的容量,延遲只在毫秒以內,比 4G 速度快上 10 倍。
最重要的是,現今的科技要支持所有的應用程序需要各別提供單獨的網絡。但是,憑藉 5G 擁有的統一接口和網絡訊號切割功能,可以在同一網絡中更有效地利用基地台容量,並支持所有應用程式功能。請記住,未來將要面對的是數十億甚至數兆個只有 5G 能夠支持的物聯網 (IoT) 設備。
總體而言,我們這個時代的兩大科技趨勢,即 5G 和 AI,正在聯手創造出以前無法實現的應用程序和體驗。為了充分結合兩者優勢,AI 相關科技勢必往邊緣運算和分配式架構的方向前進。
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這些數據被用在高度複雜的運算,來成完導航並指示汽車安全駕駛,這便是智慧汽車的自動駕駛 AI 系統。
如果採用傳統的 AI 方法應用於自動駕駛,從車輛收集的數據將被運送到雲端進行處理,作出指令再發送回車輛。但是,面對緊急狀況,通常需要在幾秒鐘內做出決策,這樣的方法根本行不通。傳感器到接受動作指令的時間必須極短。
智慧型的汽車所採用的 AI 系統將會是分散式架構,傳感設備將不僅具有收集數據的能力,還能在關鍵的時間迅速決策。
由於摩爾定律、設備進步、物聯網設備等發展,現在將有足夠能力和功率來運行 AI 運算。而雲端仍然會是 AI 系統的關鍵部分。AI 運算的開發、培訓和微調仍將在雲端中進行。只是學習能力將轉移到邊緣設備以進行快速決策。這種架構有助於擴展並支持未來數兆的 AI 設備。
如果分散式架構是 AI 的完美解決方案,我們會需要 5G 來連接數據傳播。不過,為什麼是 5G 呢?
首先,這個連結管道必須非常有效率,以擴展至數兆的設備。
其次,雲端與分散式系統的通訊是多維度的。某些應用程式,像是 AR / VR 的應用程式,需要極高的速度來提供上千兆位數據連接。其他應用來看,無人機監控也需要大量的網路寬頻。5G 能帶來前所未有的容量,延遲只在毫秒以內,比 4G 速度快上 10 倍。
最重要的是,現今的科技要支持所有的應用程序需要各別提供單獨的網絡。但是,憑藉 5G 擁有的統一接口和網絡訊號切割功能,可以在同一網絡中更有效地利用基地台容量,並支持所有應用程式功能。請記住,未來將要面對的是數十億甚至數兆個只有 5G 能夠支持的物聯網 (IoT) 設備。
總體而言,我們這個時代的兩大科技趨勢,即 5G 和 AI,正在聯手創造出以前無法實現的應用程序和體驗。為了充分結合兩者優勢,AI 相關科技勢必往邊緣運算和分配式架構的方向前進。
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