因為物聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)應用的芯片設計強調(diào)功率效率,隨工業(yè)級人工智能技術的應用,越來產(chǎn)生越多的數(shù)字平臺,而下一代工業(yè)數(shù)字平臺的演進,就是讓工業(yè)設施可以在不同的網(wǎng)絡環(huán)境下運轉(zhuǎn),對各類主板芯片的需求隨之增加,研發(fā)集成效果是否優(yōu)異、軟件支撐平臺是否便利,就成為考量一款嵌入式處理器解決方案性能的主要因素。
以數(shù)據(jù)隱私為例,物聯(lián)網(wǎng)設備在服務用戶或企業(yè)時,會產(chǎn)生大量的運行數(shù)據(jù),其中會包含一些隱私、機密信息,一旦隱私數(shù)據(jù)泄漏就將給企業(yè)、用戶帶來不同程度的損失。比如家庭物聯(lián)網(wǎng)中的攝像頭、掃地機器人在自動運行中產(chǎn)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(lián)網(wǎng)的情況下獨立運行,一定程度上保證了數(shù)據(jù)的隱私性,另外隨著智能聯(lián)網(wǎng)設備的普及,集成智能設備的硬件終端也將隨之出現(xiàn),可以保證數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的獲取和整理的能力有了顯著的提升,便于平臺方對APP的運營。而更深入地嵌入式人工智能應用正在圍繞物聯(lián)網(wǎng)領域展開。智能終端并不是完全需要在云平臺上進行,會給通信傳輸帶來較大壓力,同時未來解決數(shù)據(jù)延遲和安全性等問題,邊緣計算逐漸開始被應用。
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