人工智能驱动的机器视觉每天都变得越来越强大和广泛。机器视觉和人工智能的新应用正在快速发展，尤其是在医疗保健、自动驾驶汽车、制造、农业和安全等领域。
在医疗保健领域，机器视觉用于快速分析数以千计的 X 射线、CAT 扫描和其他医学图像。它通过优先考虑医 院急诊室的患者治疗来挽救生命。在交通运输行业，人工智能驱动的机器视觉系统使自动驾驶汽车能够发现障碍物并安全地在道路上行驶。
机器视觉也通过自动缺陷检测在制造业中发挥着关键作用，数字农业的快速扩展领域部署了计算机视觉系统来限制甚至消除农药的使用，同时可持续地增加产量。
与机器视觉系统一样有用，它们是大量非结构化数据的来源。根据 IDC 的研究，它们的日益普及是推动全球收集的数据量爆炸式增长的一个重要因素。
有了所有这些用途以及用于人工智能机器视觉的所有这些数据，它对企业产生了许多数据管理影响。今天，大多数组织都面临着相互冲 突的数据管理需求。
大多数数据源自边缘，但计算和存储基础设施通常集中在几个大型数据中心或公共云上。将数据移动到集中位置会带来与传输和存储数据相关的大量延迟和成本。
据Gartner 称，到 2025 年，大约 75% 的企业生成数据将在传统数据中心或云之外创建和处理。在边缘捕获的大多数数据目前都转移到集中位置进行处理，用于人工智能模型开发。
在实施机器视觉技术时必须考虑这一点。对于捕获和集中 PB 级非结构化数据的任何企业而言，这些负载都会显着减慢机器学习算法的训练过程。这种集中式数据处理方法延迟了 AI 开发管道和生产模型调整。在工业环境中，这可能会导致遗漏产品缺陷，从而可能给企业造成巨额损失，甚至危及生命。
为了解决这个问题，越来越多的企业开始转向分布式、去中心化的架构。这意味着大多数数据都在边缘保存和处理，以解决延迟和延迟挑战，并解决与数据处理速度相关的问题。边缘分析和联合机器学习技术的部署带来了显着的好处，同时解决了集中式系统固有的安全和隐私缺陷。
一个不断捕获视频片段的大型监控网络会编译大量原始数据以供以后分析。为了从素材中有效地训练 ML 模型意味着必须对其进行审查以区分视频中的特定对象。只需要检测到新事物的镜头，而不需要可能捕获空建筑物或街道的无变化视频的乏味时间。通过在边缘预先分析数据并将必要的镜头移动到一个集中点，企业可以节省时间、带宽和成本。
虽然分布式架构有许多优点，但它们也引入了额外的复杂性。在边缘选择和部署适当的存储和计算基础设施以及集中管理至关重要，并且会显着影响整体系统效率和拥有成本。
