结合云和边缘服务的AI平台

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SenseyCloud提供了尖端的AI工具，以实现新兴三者 - 云，边缘服务和AI的合并。

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，以创建一个更有效和更复杂的系统。云边缘计算或边缘云是指通过将云技术的功能与设备的本地存储和处理能力相结合，通过网关执行边缘设备计算。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存储器来存储通过传感器或换能器等各种来源收集的数据。对于边缘云来说，这不再是问题，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，同时满足了更大的数据需求。毋庸置疑，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AI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响应速度更快，弹性更高。网络连接在通过切片网络和容量控制实现这一目标方面起着至关重要的作用。边缘设备应该能够独立于网络的其余部分运行。这进一步提高了边缘设备的安全性和隐私性。

感官云的 AIaaS 融合云和边缘服务

SensoryCloud是首批基于云的AI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是一个与语言无关和平台无关的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 海卫一等尖端技术。这提供了一个边缘云AI平台，具有无与伦比的速度，准确性，可用性和隐私性。

感官云提供了许多AI功能，例如：

具有批量转录功能的语音转文本

实时流式传输和字幕

生物识别面部和语音识别

唤醒词验证

该平台通过云验证嵌入式唤醒词事件，并进行声音识别，非常适合企业目标系统。这些功能减少了冗余任务并自动执行重复性作业，从而允许资源专注于工作流中的重要活动。

感官云处于独特的地位，可以为合并边缘和云AI提供全面的解决方案。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第二阶段验证和连续覆盖等功能（无论网络状态如何）更易于构建。

这提供了许多优势，例如通过完全定制实现高灵活性，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性，以及AI服务的高精度只是其中的几个。

边缘-云-AI 合并提高了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