聆听 AI 行业领军者对边缘计算的全面介绍。
零售商店、城市街道、仓储车间、医院的数十亿个物联网传感器正在生成大量数据。从这些数据中更快地挖掘见解，就可以改进服务和简化运作，甚至还可以拯救生命。但要做到这一点，企业需要实时做出决策，而这需要将他们的 AI 计算带到数据所在位置，即网络边缘。
在边缘，物联网和移动设备通过嵌入式处理器收集数据。边缘计算将 AI 的强大功能直接应用于这些设备，在数据源（而不是在云端或数据中心）处处理获取的数据。这加速了 AI 工作流，为实时决策制定和软件定义的自主机器提供动力支持。
边缘计算在行动点处理数据，可减少或消除数据传输过程，进而加速 AI 工作流。
在本地处理敏感数据，就不需要将其发送到云端，因此可以更好地保护敏感数据。
将数据发送到云端需要有足够的带宽和存储，而在本地处理数据可以减少这方面的成本。
边缘计算可在本地进行，无需连接互联网。如此一来就扩展了 AI 的覆盖范围。
边缘计算专为实时、全天候解决方案设计。边缘计算在处理数据时尽可能接近数据源，从而大幅降低延迟，并为组织实时提供切实可行的见解。这些见解有助于即时对客户的需求作出响应、在动手术时为外科医生提供关键信息、让仓库高效安全运作以及推动自动驾驶领域的创新等。
智慧商店是零售业未来的发展方向。了解像沃尔玛这样的零售业领军者如何借助边缘 AI 对店内分析、仓库运营和到户配送服务等环节进行优化。
边缘 AI 正在助力制造商实现打造未来工厂的计划。了解宝马集团如何依靠边缘 AI 对装配线进行全方位监控，从而助力实现更安全、更高效的自动化运营。
在澳大利亚利物浦市，日常通勤者的数量预计将会激增，这意味着基础设施面临着全新挑战。了解该城市如何通过视频流的实时见解来预测交通流量，从而助力制定更好的决策。
AI 能让我们的医院和医疗保健服务变得更智能及更安全，从而提供更好的患者护理服务。通过边缘计算，AI 可以直接在检查室、手术台或患者的床边发挥效力。
5G、物联网 (IoT) 和边缘计算的融合正在大幅提升网络性能，并将电信服务扩展到互联工厂、零售商店、医院甚至城市街道的边缘。
借助边缘计算，公用事业公司可以动态预测能源需求和管理供应，整合可再生能源和分布式能源，并通过软件定义的智能电网增强电网弹性。
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AI 和云原生应用、物联网及其数十亿的传感器，以及 5G 网络使得在边缘大规模部署 AI 成为可能。探索企业边缘、嵌入式边缘以及工业级边缘中的 NVIDIA 解决方案，这些方案将行动点的自动化智能和实时制定决策的可能性转化为现实成果。
NVIDIA EGX™ 平台履行在边缘计算领域的承诺，提供强大的分布式计算、安全的远程管理以及与行业领先技术的兼容性。此平台整合了 NVIDIA 认证系统™、嵌入式平台、软件和管理服务，能让企业充分运用边缘 AI 的强大功能。
满足在受监管的工业环境中部署 AI 的非常具体的要求，以确保达到所需的生产力、安全性和合规性。NVIDIA IGX 是一个工业级边缘 AI 平台，使企业组织能够以安全的方式自信地提供 AI，以支持人类和机器协作。
借助功能强大的 AI 计算机，为节能高效的自主机器带来新一代边缘产品。NVIDIA Jetson™ 平台可为边缘带来出色的新功能，加速产品开发和大规模部署。
NVIDIA LaunchPad 快速追踪边缘 AI 的发展历程。AI LaunchPad 可让组织获取对运行加速计算的 NVIDIA AI 的即刻短期访问权限，从而加快开发和部署数据驱动的现代应用。通过 AI LaunchPad，您可以在能够购买和部署的同一完整堆栈上对整个 AI 工作流程进行快速测试并构建原型。
通过一站式容器编排解决方案，消除构建和维护边缘软件平台的复杂性。NVIDIA Fleet Command™ 只需数分钟（而非数周）即可全面投入使用，从而简化了边缘系统和 AI 应用的调配和部署。查看文档：边缘 AI 解决方案组件白皮书
NGC™ 目录是 GPU 优化软件中心，可简化和加速端到端工作流程。凭借企业级容器、预训练 AI 模型和可在本地、云或在边缘部署的行业特定 SDK，组织可以构建 AI 时代的出色解决方案。
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那么什么是边缘 AI 呢？ 边缘 AI 是一种强大的计算工具，能将人、企业和加速服务相连，从而让世界变得更小、联系更紧密。订阅边缘新闻，及时了解最新动态。
边缘计算是在数据源或数据源附近完成的计算，能够实时处理数据，对智能基础设施而言是首选方案。云计算是在云端完成计算。这种计算方式具有较高的灵活性和可扩展性，非常适合希望快速开始部署或有多种用途需求的客户。 这两种计算模型都有各自的优势，因此许多组织会寻求二者混合的计算方法。
与传统的云端计算或数据中心计算相比，边缘计算具有许多优点，如延迟更低、带宽更高，并拥有数据主权。许多组织都希望通过 AI 应用获取实时智能。以自动驾驶汽车以及工厂、工业检测的自动机器为例，如果它们对所提取数据的处理不够快（实时），就会造成严重的安全问题。
边缘计算的用途不限于单一行业或应用。各行各业的组织都在借助边缘计算加速其应用，利用边缘 AI 的优势。例如零售业的智能购物体验、智慧城市的智能基础设施以及工业制造业的自动化。
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