边缘人工智能部署超过一半都是失败的但是，就目前发展情况来看，人工智能在边缘部署过程中遇到不小的挑战和困难。在Sachin Katti的经验当中，在边缘的人工智能部署超过一半都是失败的。这主要有三个原因：基础设施、数据和管理。他指出，很多工厂的设备都是比较陈旧的，如何把人工智能大模型部署到这些陈旧的设备上是一个技术难题。...
例如，控制执行的软件可能仍然在靠近生产设备的地方部署，以确保不影响性能或安全，而其他不是时间关键的软件功能可以在云中进行（例如，模型更新、控制诊断和过程监控分析）。第三方数据管理系统可用于数据存储之外的功能。例如，存储在这些系统中的数据可以由人工智能进行分析，以支持过程监测和APC的模型。在这些环境中必须确保数据的完整性和数据质量。...
英特尔Geti平台能够帮助开发团队减少模型开发所需时间，并降低AI开发技术门槛及开发成本。借助内置的针对OpenVINO的优化功能，开发团队还可以在其企业中轻松地部署高质量计算机视觉AI解决方案，以推动创新和自动化发展，并提高生产力。此外，英特尔还于今年推出了OpenVINO2022.2版本。...
《指导意见》指出，以大模型等人工智能技术突破为引领，在机器人已有成熟技术基础上，重点在人形机器人“大脑”和“小脑”、“肢体”关键技术、技术创新体系等领域取得突破。 一是开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”，增强环境感知、行为控制、人机交互能力，推动云端和边缘端智能协同部署。...
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