将 NVIDIA AI 的强大功能应用于边缘，获得实时决策解决方案。
零售店、城市街道、仓库和医院部署的数十亿个物联网传感器正在产生海量数据。更快、更高效地利用这些数据可以优化服务、简化操作并挽救生命。为了实现这一目标，企业必须在产生数据的网络边缘部署 AI 计算，从而做出实时决策。
在边缘，物联网和移动设备采用嵌入式处理器收集数据。边缘计算将 AI 直接引入这些设备，在捕获数据的边缘端处理数据，而不是在云端或数据中心。这加快了实时决策和自主机器的 AI 工作流。
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时，无需将其发送到云端，因此可以更好地保护此类数据。
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。
边缘计算专为全天候实时解决方案而开发。通过尽可能靠近数据源处理数据，可以最大限度地减少延迟，组织机构可以实时获得切实可行的见解。企业因此可以立即响应客户需求、在外科医生做手术时为其提供关键信息、让仓库高效安全地运作、推动自动驾驶领域不断创新等。
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边缘计算可在靠近数据源的地方处理数据，提供实时、始终在线的解决方案，并最大限度地减少延迟。因此，组织能够获得即时洞察，从而快速响应客户需求，在手术过程中为外科医生提供关键数据，优化仓库运营以提高效率和安全性，并在自动驾驶车辆领域实现创新等等。
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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。
边缘计算不限于任何行业或应用程序。各行业的组织都在利用这些解决方案来加速其应用程序并利用边缘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的自动化。
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