AI技术的应用正在从少数行业扩大到各行各业,从部分场景渗透到全部场景,从局部探索升级成全面落地,从少数公司的专享变为普惠的基础设施,这一过程,就是如火如荼的“AI产业化”进程。

一方面疫情对全社会都是一次在线化、数字化和智能化的大启蒙。另一方面,国家加速新型基础设施建设,AI属于投资的重点领域,云计算、大数据、5G等相关新基建领域也与AI密切相关,AI将会加速与交通、能源、制造等行业融合,成为社会基础设施,进而撬动经济增长。

这两者加速了AI产业化发展,百度CEO李彦宏指出,AI发展一共分为技术智能化、经济智能化与社会智能化三个阶段,经济智能化分为两部分,上半场是AI平台化蓄能,在搜索、信息流等少数领域落地;下半场是AI产业化,AI渗透到各行各业大规模商业化。

AI发展的不同阶段,有着不同的制约因素。马化腾曾指出,AI发展一共有四大要素:场景、大数据、计算能力与人才。每一个要素都会决定AI产业化的进程。

由于对处理能力和内存消耗的广泛需求以及AI模型的规模,这些部署中的大多数依赖于云。尽管云部署使AI可以从高性能计算系统的功能中受益,但挑战依然存在。需要将数据从设备来回发送到云以进行处理会引起隐私问题,并且由于延迟,带宽和连接性而存在限制。

这促使业界专注于边缘AI的开发,边缘AI将通过使智能设备实时做出真正自主的决策来解决深度云的不足,从而促进深度学习。具体而言,这将消除了将所有数据连续发送到云或从云连续发送的需要,从而改善了隐私,带宽和延迟限制。

但眼考勤云系统拥有独立的云端服务器,能联调多设备无缝集成的优势,使得数据和云端的连接更紧密,减少数据传送云端的时间,保障了数据安全和隐私。

AI产业化意味着AI将应用到全行业与全场景,进入到工业化大生产阶段,一方面数据会进一步爆发式增长,另一方面,AI计算不存在在线离线一说,因为机器要不断处理数据、训练模型、学习进化,计算不能停止。AI产业化时代,计算量会指数级增长,传统云计算、数据储存中心等传统基础设施架构下的算力已无法满足需求。故企业也在不断升级平台适应AI产业化。

但眼考勤云拥有庞大的数据库,能不断满足机器数据处理、模型训练、学习进化等,云端负责模型迭代更新、数据汇集;边缘端负责接收数据,初步处理,再将数据传回云端汇总,系统会负责云边协同调度,云边协同使得但眼考勤云系统更安全高效。

AI产业化趋势不可逆转,各大企业也由服务器、算法算力向云边协同发展,最终将成为普惠AI,更多的应用于我们的生活中,为我们日常生活所用!返回搜狐,查看更多