AI 遇上物聯網：Nutanix和Deepomatic協手，AI系統擴達邊緣
許多組織都面臨著數位轉型的挑戰，特別是在採用新技術方面。物聯網（IoT）和人工智能（AI）是兩個不同的概念，它們讓組織能夠重新省思傳統的解決方案，並拓展新的收入。但是這些概念並不容易上手操作，企業AI相關項目往往因兩個原因而失敗：冗長的開發週期，以及大規模部署和管理AI系統的難度。
在AI系統方面，「時間」是成功的關鍵因素。大多數人工智能團隊都努力在真實條件下測試他們的系統，這使得公司無法察覺系統在受控環境之外的行為方式。另一方面，從生產中獲取數據回饋，可以透過重新培訓進行優化，並實現業務價值所需的性能水平。
同時，使用具有即時要求的影像識別，意味著在動作發生的終端進行分析。架構相異的邊緣設備、在低帶寬環境中處理遠程更新、以及以集中方式獲得反饋都是項技術挑戰，即使對於經驗豐富的技術團隊也難以克服。
Nutanix和Deepomatic（軟體公司）正在合作試圖解決這些問題，並為客戶提供端到端的解決方案，使他們能夠在幾分鐘內從一個管理界面觸及雲端和邊緣系統。Nutanix通過「Nutanix Xi IoT」提供智能邊緣平台，Deepomatic則為其帶來計算機視覺產品套件，以便大規模地構建和管理AI。
Nutanix正在「Xi IoT」內創建一個應用程式庫，企業可以輕鬆部署以Deepomatic為基礎建構的視頻識別等的應用程式。這大大減輕了企業AI的負擔。例如，AI需要和數據科學家配合，他們可以從物聯網傳感器和圖像設備中查看大量數據來理解它。
問題在於在數據生成的地方即時反應。這是邊緣AI推理成為需求的地方。AI工程師將在雲端中創建訓練有素的模型，但他們需要一種簡單的方法將它們部署到邊緣。它同時還減輕了其他基礎設施（例如網路、帶寬、服務器等）的負擔，因為AI推理在邊緣發生，只有數據洞察才能從邊緣傳輸到雲端。Xi IoT與Deepomatic合作以實現這一目標。這有助於解決自動結清、工業檢查和智能電視等的解決方案。
透過這種合作關係，Deepomatic旨在在非常短的週期內促進AI項目的開發。通過在統一平台上組織和集中視覺數據，能夠以簡單快速的方式訓練和評估視頻識別系統。借助Deepomatic雲培訓基礎架構，組織無需編碼即可操作最先進的深度學習算法，而無需擔心擴展性的問題。初學者將在幾分鐘內培訓他們的第一個模型，而經驗豐富的深度學習用戶將能夠有更高便利性的選擇以利他們的專業知識。結合Nutanix Xi IoT，Deepomatic允許在工業規模上部署這些AI，並管理數千個智能邊緣。決策者和業務專家將通過可視化分析儀表板和警報系統從部署的AI中獲得直接的營運收益。因此，攝像機操作員（遠程監控，視頻維護等）將能夠更好地了解現場發生的情況。
結論
希望您能大致理解Deepomatic的計算機視覺產品套件和Nutanix的Xi IoT平台如何幫助您的組織快速入門。現在，您可以在幾分鐘內於雲端中試用Nutanix Xi IoT平台。
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