机器学习边缘计算零售智能客服AI安全（机器人与边缘计算应用）

本文目录一览：

• 1、什么是边缘计算?
• 2、人工智能大模型有哪些?
• 3、人工智能研究的领域包括

什么是边缘计算?

边缘计算是一种将计算和数据存储移动到网络边缘的技术，即设备、终端或终端设备，以提高系统的响应速度和能效。边缘计算的特点： 实时性：边缘计算可以更快地进行决策并采取行动，适用于工业自动化、智能家居和自动驾驶汽车等场景。 低延迟：由于数据在设备或终端处理，可以大大减少延迟，确保系统快速响应。

边缘计算是一种在网络边缘执行计算任务的新计算模型，在物联网时代发挥重要作用。实现边缘计算功能需要多种技术，包括应用程序可编程技术、负载分配技术、数据聚合与互操作技术、数据分析与呈现技术、海量联接与自动化运维技术、实时联接技术等。

边缘计算：边缘计算是利用网络、设备计算、存储等一体的平台，靠近数据源头的一面，就近提供相应服务的一种能力。边缘计算的主要特点即是在数据端的附近，按照地域模式提供服务，由于在地域上是需求端和服务提供端是很近的，因此也更容易提供快速优质的服务，从而获得互联网企业的欢迎。

人工智能大模型有哪些?

我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。

Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。

腾讯的人工智能大模型是“混元”（HunYuan）。它于2023年9月7日在腾讯全球数字生态大会上正式亮相。作为通用大语言模型，“混元”结合了腾讯在AI领域的多年积累和技术优势，具备强大的语言理解和生成能力，支持多轮对话、文本创作、知识问答等多种任务。

人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。

人工智能研究的领域包括

人工智能研究领域主要包括以下几个方向：机器学习：是人工智能中最活跃的研究领域之一。通过对大量数据进行自动识别和模式分析，使计算机能够自主地进行知识推理和学习。包括深度学习、神经网络、支持向量机等多种算法和技术。计算机视觉：研究如何使计算机能够解释和理解图像和视频内容。包括图像分类、目标检测、人脸识别、场景理解等。

人工智能研究的领域主要包括以下几个方面：机器学习：这是人工智能中的核心领域，研究如何使计算机能够自主学习和决策。机器学习算法使计算机能够从大量数据中提取模式，并通过实践不断优化决策过程。自然语言处理：主要研究如何让计算机理解和处理人类语言，包括语音识别、文本分析、机器翻译等方面。

人工智能的研究领域主要有知识工程、模式识别和机器人学。 知识工程 知识工程是人工智能的一个重要研究领域，它旨在通过恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，来设计基于知识的系统。