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更新時間:2024-12-27

AIoT時代,高校人工智能專業(yè)如何建設(shè)

人工智能經(jīng)歷了三個"寒冬"期,終于扛起了新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革重要驅(qū)動力的大旗,一路高歌猛進(jìn),在無人駕駛、同聲直譯、生物醫(yī)學(xué)、城市管理、交通管理、安保智能化的應(yīng)用領(lǐng)域獨領(lǐng)風(fēng)騷。


科技為發(fā)展提供核心動力,每年人工智能人才的缺口是100萬,AI高等人才的培養(yǎng),順理成章地成為了關(guān)乎國運的大事件了。目前,經(jīng)*教育部正式批準(zhǔn)設(shè)立"智能科學(xué)與技術(shù)"本科專業(yè)的高校已達(dá)35個,既有上海交通、這樣的雙*名校,也有安徽工程這樣專業(yè)特色鮮明的地方高校,甚至還有師范和長春師范2所師范類高校。

江蘇蘇嵌教育在為高校人工智能做專業(yè)建設(shè)時總會被問及:AI專業(yè)建設(shè),是依托服務(wù)器做發(fā)生在數(shù)據(jù)中心的單一計算?還是應(yīng)該在集網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的智能的平臺上加入計算和應(yīng)用創(chuàng)新?人工智能技術(shù)的概念和范疇在不斷擴(kuò)大,需要考慮到當(dāng)前及未來的智能化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展形勢。

AIoT時代,萬物互聯(lián),相比僅具備計算的云端大腦(服務(wù)器或帶GPU的計算機(jī)),人工智能技術(shù)*后項目落地或?qū)嵤┦秋@然不夠的。還需要依賴能與云端大腦不斷地交互的一個個超級智能硬件,小到一個個傳感器、嵌入式設(shè)備、智能手機(jī)(華為、蘋果、高通開發(fā)相應(yīng)的人工智能應(yīng)用芯片產(chǎn)品)、可穿戴設(shè)備,大到智能機(jī)器人、無人汽車……

這些集網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的智能硬件,它們往往靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),就近提供*近端服務(wù)。這樣能夠減少請求響應(yīng)時間、減少網(wǎng)絡(luò)寬帶的同時,保證數(shù)據(jù)的安全性。

了解一下智能硬件邊緣計算的特性:

1、低延時:因為邊緣計算靠近數(shù)據(jù)接收源頭,所以能夠?qū)崟r獲取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

2、高效率:邊緣計算是相對于云計算更靠近設(shè)備端,可以在邊緣節(jié)點處實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析和處理,不需要等待數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間,所以效率會更高。

3、更安全:邊緣計算在獲取數(shù)據(jù)之后,可以對數(shù)據(jù)加密之后再進(jìn)行傳輸,大大提升了數(shù)據(jù)的安全性。

4、緩解流量壓力:邊緣計算在進(jìn)行云端傳輸時通過邊緣節(jié)點進(jìn)行一部分簡單數(shù)據(jù)處理,當(dāng)面對大量數(shù)據(jù)時,可以通過壓縮算法,提取到有用信息之后再進(jìn)行傳輸,這樣可以降低帶寬資源消耗。

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