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高级经理摘要边缘计算是指在数据获取点附近进行传感、控制和智能处理，它有望成为 CPS、物联网和更复杂的人工智能驱动服务等新兴应用的几种即将到来的颠覆性未来计算范式的根本推动因素。在此背景下，我们假设人工智能、机器学习和物联网在汽车系统中融合，实现它所需的基础设施，以及边缘计算将在该生态系统的实际部署中发挥关键作用的地方。我们还回顾了一些可以极大地增强这些下一代数字汽车系统的数字基础设施技术。这是通过调查我们的合作伙伴公司、著名的消费电子展 (CES) 和其他来源提供的实际场景来检验的。首先，通过几个工业基准测试证明，所提出的数字基础设施技术在应用准确性方面提供了显著的缓解，有时甚至在资源受限的边缘计算环境中带来的好处甚至超过 1 倍等效的基于 DNN 加速器的系统。在此之后，概述了在现实世界的汽车系统中设计和部署它们的挑战。本文得出一个可验证的论点，即边缘计算技术需要在下一代数字汽车系统开发中发挥重要作用，以便未来机器学习驱动的人工智能系统能够在现场成功设计和部署，并实现提供卓越用户体验、增强安全性和便利性的意图。 关键词：汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合、工业 4.0、物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、智能制造 (SM)、计算机科学、数据科学、车辆、车辆可靠性 1. 简介 近年来，通过纳米级探索性计算技术实现了边缘计算的广泛增强，例如人工智能 (AI)、认知科学中的机器学习 (ML)、智能系统 (IS)、智能基础设施 (II)、智能物联网 (IoT) 和物联网 (IoT)，共同推动了网络空间安全的发展
汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合
主要关键词
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