AIoT时代,高校人工智能专业如何建设

人工智能经历了三个"寒冬"期,终于扛起了新一轮科技革命和产业变革重要驱动力的大旗,一路高歌猛进,在无人驾驶、同声直译、生物医学、城市管理、交通管理、安保智能化的应用领域独领风骚。

科技为发展提供核心动力,每年人工智能人才的缺口是100万,AI高等人才的培养,顺理成章地成为了关乎国运的大事件了。目前,经*教育部正式批准设立"智能科学与技术"本科专业的高校已达35个,既有上海交通*、同济*这样的双*名校,也有安徽工程*这样专业特色鲜明的地方高校,甚至还有华南师范*和长春师范*2所师范类高校。

江苏苏嵌教育在为高校人工智能做专业建设时总会被问及:AI专业建设,是依托服务器做发生在数据中心的单一计算?还是应该在集网络、计算、存储、应用核心能力为一体的智能的开放平台上加入计算和应用创新?人工智能技术的概念和范畴在不断扩大,需要考虑到当前及未来的智能化产业的发展形势。

AIoT时代,万物互联,相比仅具备计算的云端大脑(服务器或带GPU的计算机),人工智能技术*后项目落地或实施是显然不够的。还需要依赖能与云端大脑不断地交互的一个个超级智能硬件,小到一个个传感器、嵌入式设备、智能手机(华为、苹果、高通开发相应的人工智能应用芯片产品)、可穿戴设备,大到智能机器人、无人汽车……

这些集网络、计算、存储、应用核心能力为一体的智能硬件,它们往往靠近物或数据源头的一侧,就近提供*近端服务。这样能够减少请求响应时间、减少网络宽带的同时,保证数据的安全性。

了解一下智能硬件边缘计算的特性:

1、低延时:因为边缘计算靠近数据接收源头,所以能够实时获取数据并对数据进行分析处理。

2、高效率:边缘计算是相对于云计算更靠近设备端,可以在边缘节点处实现对数据的分析和处理,不需要等待数据传输的时间,所以效率会更高。

3、更安全:边缘计算在获取数据之后,可以对数据加密之后再进行传输,大大提升了数据的安全性。

4、缓解流量压力:边缘计算在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,当面对大量数据时,可以通过压缩算法,提取到有用信息之后再进行传输,这样可以降低带宽资源消耗。