结合云和边缘服务的人工智能平台

随着时间的推移，技术需求不断发展，我们使用的技术也在不断发展。边缘服务和云计算在过去几年中都得到了显着改善，具有广泛的功能。将这两种技术结合起来提供了巨大的优势。

随着人工智能 （AI） 的进步，云和边缘服务现在可以更方便地融合在一起。流行的 AI 即服务平台 SensoryCloud 提供了尖端的 AI 工具，以实现新兴三重奏——云、边缘服务和人工智能的融合。

结合云和边缘服务，用户和开发人员可以融合这两种技术的优势，以创建更有效和更复杂的系统。云边缘计算或边缘云是指通过网关将云技术的能力与设备的本地存储和处理能力相结合来执行边缘设备计算。由于这种技术融合，边缘计算与云计算不再是争论的焦点。

边缘计算的主要挫折之一涉及使用本地内存来存储通过传感器或传感器等各种来源收集的数据。这不再是边缘云的问题，因为它允许在云上安全存储大量数据。这解决了实时数据短缺的挑战，同时满足更大的数据需求。不用说，云中收集的数据可用于更好的数据分析、数据研究和创新。

此外，使用云而不是传统的边缘服务可以更容易地构建人工智能模型。使用云资源访问边缘设备上的模型更方便。

链接到边缘的应用程序更具响应性和弹性。网络连接在通过切片网络和容量控制实现这一目标方面发挥着关键作用。边缘设备应该能够独立于网络的其余部分运行。这进一步增加了边缘设备的安全性和隐私性。

Sensory Cloud 融合云与边缘服务的 AIaaS

SensoryCloud 是首批基于云的人工智能平台之一，通过将云与边缘服务相结合，为用户提供完全控制。SensoryCloud 是一个与语言和平台无关的 AI 推理引擎，具有完善的 API，从而增加了根据自定义要求构建数据的选项。

除了行业标准工具和应用程序外，它还使用 Go、gRPC 和 NVIDIA Triton 等尖端技术。这为边缘云 AI 平台提供了无与伦比的速度、准确性、可用性和隐私性。

SensoryCloud 提供了许多 AI 功能，例如：

具有批量转录的语音到文本

实时流媒体和字幕

生物识别面部和语音识别

唤醒词验证

该平台具有通过云验证嵌入式唤醒词事件和声音识别的特点，非常适合企业目标系统。这些功能减少了冗余任务并使重复性工作自动化，从而使资源能够专注于工作流程中的重要活动。

SensoryCloud 具有独特的优势，可以提供融合边缘和云端 AI 的综合解决方案。在系统中的每个点提供语音、视觉或声音特征提取和推理的自定义模型使得第二阶段验证和连续覆盖等功能更容易构建，而不管网络状态如何。

这提供了许多优势，例如通过完全定制实现的高灵活性、通过减少延迟和提高并发性来提高速度、通过云的安全性实现高隐私以及人工智能服务的高精度等等。

Edge-Cloud-AI 合并提高目标系统的速度和效率

在人工智能的帮助下，边缘服务与云的结合正在彻底改变 AIoT 和云计算领域。这种组合结合了云技术和智能物联网边缘设备的优势。这在很大程度上提高了系统的速度和效率。此外，云的安全性为用户提供了完全的隐私。

审核编辑：郭婷