Everyone, it seems, is now talking about how they’re planning to integrate AI into their devices, their factories, their workflows and, well, everything. But how they actually plan to make that happen isn’t always clear. Part of the challenge, of course, is that different workloads and different environments require different types of solutions.
For those looking to integrate AI-powered capabilities into edge computing-based offerings, there are a relatively broad range of ways to ac...
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人工智能（AI）正在快速融入众多应用。73%的美国公司在其业务中或多或少使用人工智能，近四分之一（22%）的科技公司积极寻求在各种设备上集成人工智能。
随着AI不断渗透到现代技术中，网络边缘对实时处理、分析和响应的需求不断增长，定制设备端AI以满足特定用例和设备要求变得势在必行。例如，虽然生成式人工智能和大型语言模型（LLM）需要更高的计算和存储，但某些具备始终在线功能的设备则需要低功耗运行。我们每天使用的个人电脑（PC）就是一个很好的例子。随着行业趋势从云转向PC以保护隐私并减少对数据中心的依赖，对强大的设备端AI解决方案的需求也不断攀升，这些解决方案可以支持无缝、始终在线、安全的功能。
通过设备端AI实现始终在线的功能
PC等网络边缘设备需要AI解决方案来增强实时在线功能。这包括更强的情景感知能力、更高的能效、灵活和低延迟的传感器桥接、更低的复杂性和简化的集成。
强化情景感知
PC的始终在线功能意味着它们必须不断感知周围环境，特别是未经授权的物理访问和屏幕偷窥已经成为PC安全的两个首要问题。设备端AI工具可以让PC了解用户和周围环境，提供安全功能来提醒用户可能的入侵，并在用户离开...
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