Diseño empresarial de Internet de las cosas
El diseño del Internet de las cosas, Google, Samsung, Huawei, etc. no tienen ideas claras. Solo vislumbran su diseño industrial actual y no saben mucho al respecto, así que lo haré. Intenta responder el contenido relevante que vi hace unos días. (Por supuesto, además de Google, ahora hay muchas empresas que trabajan en el Internet de las cosas o la inteligencia artificial, como Intel, IBM, NVIDIA, Microsoft, Apple, Amazon, Facebook, Baidu, Alibaba e incluso Truss.)< / p>
Aunque ahora hay muchas cosas sobre Internet de las cosas, la mayoría de ellas son ficticias, porque el concepto más simple de Internet de las cosas es Internet de las cosas. Los conceptos de las cosas son demasiado grandes y la cantidad de datos que se generan cada día es aterradora. Por ejemplo, un coche sin conductor puede generar 4 toneladas de datos al día, y coches como este en el Internet de las cosas acumularán millones de datos. Cuando se trata de Internet de las cosas, realmente no hay forma de empezar.
Al contrario, lo que está de moda ahora es la inteligencia artificial. En comparación con el concepto de Internet de las cosas, la inteligencia artificial debería ser un poco más profesional y más simple, es decir, recibir datos, procesarlos y ejecutarlos como los humanos. Esto es algo muy bueno para el Internet de las cosas. Qué maravilloso deseo es imaginar a una persona procesando para usted los datos generados por todas las cosas en Internet de las cosas las 24 horas del día y transmitiéndole con precisión las operaciones planificadas.
La inteligencia artificial debería ser la infraestructura del Internet de las Cosas. Sin inteligencia artificial, sería imposible hablar del concepto macro de Internet de las cosas. Nadie puede procesar datos las 24 horas del día. Si pudiera, sería un grupo enorme que lo reemplazaría constantemente. Esto es terrible.
Entonces, ¿qué están haciendo los gigantes actuales por la inteligencia artificial en la industria?
Intel: Proporciona plataformas de hardware, procesadores potentes, redes OmniPath, investigación más intensiva y eficiente sobre tecnología de almacenamiento, bibliotecas de funciones matemáticas de bajo nivel optimizadas para el autoaprendizaje de inteligencia artificial y análisis optimizados para análisis de bases de datos enormes. Bibliotecas de aceleración, etc.
NVIDIA: proporciona plataforma de hardware, chip de procesamiento de gráficos y un conjunto completo de software de aprendizaje profundo compatible, pero el chasis es la supercomputadora de aprendizaje profundo DGX-1 (se dice que 1 computadora acelerada por GPU puede equivaler a 250 computadoras con CPU).
Baidu: coches sin conductor y software y hardware de análisis de inteligencia artificial relacionado, reconocimiento de voz y análisis y utilización de su propio big data.