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人工智能和物联网机器学习

物联网(IOT)高级分析市场的互联网正在加速增长,由于在不小的一部分,企业数据的出现是一个重要因素。外的开箱和关闭的,现成的机器学习(ML)和人工智能(AI)解决方案,使其更易于处理和转换数据。此外,厂商现在通过包括边缘部署选项扩展可用性放宽了ML和AI工具集,内部部署,云,平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的。在短短的六年,物联网ML和AI市场预计美国今年的$ 1.09十亿到US $ 10.6十亿在2026增长。

一些供应商在边缘部署ML作为SaaS包,更接近数据源,支持快速模式识别、标签和协议优化。ML和AI可以操作制造和工业数据,并确保所有数据为操作技术(OT)团队理解和提取洞察力做好准备。另一方面,ML和AI框架也可以解决云中的高级分析问题,其中的模型(预测性、规定性、相关性等)部署在已经打包和组织的数据集上。

这种方法使战略和c -suite级别的决策参与有了详细的洞察力。ML和AI市场有不同的细分和方法,有小的也有大的,软件和公共云供应商在同一个市场竞争不同的利基和客户。这些供应商本质上是在解决各种市场差距,从他们的部署定位开始,包括edge、on-premises、cloud、Platform-as-a-Service (PaaS)和software -as- service (SaaS)部署。

为什么边ML/AI重要?

betway随行版足球ABI研究将边缘计算定义为一种新出现的、有效的收集靠近设备或在网络边缘的信息的方法。虽然边缘处理是近几年的热门话题,但边缘AI和ML技术的出现有望成为一个热门市场。业界对edge平台的讨论主要关注功耗、容器和硬件趋势。然而,edge平台由硬件和软件功能组合而成,因为软件可确保edge应用程序的基础设施,并在数据管理和编制服务中扮演重要角色。必威手机体育彩票

Edge AI是在边缘进行计算,其中ML算法部署在本地拥有的计算机上或嵌入到系统中,而不是远程服务器。edge AI自然只有最小的处理能力,这将限制ML的计算能力,但它允许向中央服务器或云发送更精确、过滤过的数据以进行进一步分析。

实际上讲,边缘AI使得能够在不上的数据中心,这允许实时应用程序的依赖执行有限的数据变换和与最小或没有人工干预数据的处理。边缘ML可以推到边缘灰雾价值链中的不同位置,这意味着ML可以发生在一个水平传感器,网关,或甚至雾计算环境,根据使用情况;例如,当存在“卫星”设备,如门铃照相机或任何其它类型的连接设备的。这些设备趋向于能够独立地执行ML功能,或者可以将信息发送到所述网关,其中更高级的ML可以发生,由于增加的计算能力。

然而,并非物联网价值链中的所有供应商都能找到适合其商业模式的现成AI/ML解决方案。这些解决方案将减少对分析专业服务的需求和持续时间。必威手机体育彩票幸运的是,由于物联网是一个不断增长的市场,定制分析业务仍将有需求。这样做的好处是,更多的人可以将先进的分析技术应用到物联网数据中,将其应用到企业更广泛的领域。

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