過去幾年在人工智能（AI）領域取得的進步使這項技術滲透到工業的所有領域，創造“智能”應用甚至智能行業。這場革命創造了AIoT，這是人工智能和物聯網的變形。

你可以說，物聯網爆炸的前幾個贏家是傳感器制造商和云提供商。后者特別成功，因為它是數據的守護者——比大多數人所能纏繞的數據還要多。大多數云供應商采取的下一步是向其客戶提供分析：“您擁有所有這些數據。現在你需要利用它。

但人工智能和人工智能改變了這場比賽的規則。現在，決策可以在邊緣而不是在云中做出。在大多數情況下，決策會更快做出，因為沒有延遲，因為數據保留在邊緣。在許多情況下，決策與基于云的決策一樣準確。

雖然AIoT有可能改變游戲規則，但可以這么說，它并非沒有挑戰。其中包括與集成新硬件和軟件相關的復雜性，以及該領域缺乏工程專業知識。

Aetina Corp.發現自己處于AIoT陣營，相信工業部門正在將其重點從云轉移到邊緣。為此，Aetina提供了豐富多樣的邊緣計算設備產品線，可滿足工業領域AI開發人員的需求。該公司顯然并不孤單。事實上，IDC估計，到2023年，Edge AI處理器的年出貨量將達到15億臺。

例如，安提納提供PCIe GPU等GPU產品，旨在加速圖形并增強適合嵌入式MXM外形的模塊。在任何一種情況下，解決方案都可以用作系統加速器，位于邊緣的工作站或類似的角色。

1. Aetina AN110載板是圍繞英偉達的杰森平臺設計的。

具體來說，Aetina基于GPU的計算平臺系列是圍繞英偉達杰森計算平臺設計的，帶有一系列載板，包括AN110（如圖1所示）。該板的小型設計允許它們部署在現有平臺上，其中基于邊緣的AI可以將性能提升到完全不同的水平。

Aetina產品線在基于邊緣的系統中具有三個關鍵優勢：

隱私和安全

升級現有工業設備的能力

久經考驗的商業模式

在現場托管數據是確保隱私和安全的一種方法。雖然云提供商堅持認為他們收到的任何數據都可以保持安全，但邊緣和云之間發生的灰色區域可能容易受到攻擊。存在的節點越多，可能的漏洞點就越多。

從隱私的角度來看，知識產權（IP）與以往一樣重要。同樣，將數據保留在現場并不能保證隱私，但它確實消除了一系列潛在的漏洞。

從升級的角度來看，擁有模塊化解決方案可以大大減少所需的時間和復雜性。行業專家聲稱，這種方法實際上可以將添加AI功能的時間縮短約50%。這適用于硬件和軟件，因為升級是在經過驗證的平臺上執行的，并且已經提供了軟件。

最后，Aetina在工業顯卡和GPGPU解決方案中擁有悠久的成功部署歷史。十多年來，該公司一直為客戶提供標準和定制產品，并提供全面的支持和長壽。

為了幫助開發人員走上正確的道路，愛天娜設計了一個針對AIoT的SparkBot項目。它目前基于Aetina的Jetson平臺系列，將來可能會遷移到其他平臺。該項目的目標是通過最新的機器人操作系統（ROS）等功能減少整體系統開發時間，該功能正在迅速普及。SparkBot 項目還允許應用程序概念共享。在這種情況下，Aetina將收集應用程序和操作思想，然后協助構建原型。

基于Aetina載體之一的終端產品AN310是TX2線機器人。機器人用于生產線上以監控進度。憑借其內置的AI功能，它可以提取數據，進行一些計算，并做出決策，然后采取行動。

總而言之，很明顯，人工智能和物聯網正在工業領域合并。利用現在可供您使用的技術。

審核編輯：郭婷