人工智能驅動的機器視覺每天都變得越來越強大和廣泛。機器視覺和人工智能的新應用正在快速發展，尤其是在醫療保健、自動駕駛汽車、制造、農業和安全等領域。
在醫療保健領域，機器視覺用于快速分析數以千計的 X 射線、CAT 掃描和其他醫學圖像。它通過優先考慮醫 院急診室的患者治療來挽救生命。在交通運輸行業，人工智能驅動的機器視覺系統使自動駕駛汽車能夠發現障礙物并安全地在道路上行駛。
機器視覺也通過自動缺陷檢測在制造業中發揮著關鍵作用，數字農業的快速擴展領域部署了計算機視覺系統來限制甚至消除農藥的使用，同時可持續地增加產量。
與機器視覺系統一樣有用，它們是大量非結構化數據的來源。根據 IDC 的研究，它們的日益普及是推動全球收集的數據量爆炸式增長的一個重要因素。
有了所有這些用途以及用于人工智能機器視覺的所有這些數據，它對企業產生了許多數據管理影響。今天，大多數組織都面臨著相互沖 突的數據管理需求。
大多數數據源自邊緣，但計算和存儲基礎設施通常集中在幾個大型數據中心或公共云上。將數據移動到集中位置會帶來與傳輸和存儲數據相關的大量延遲和成本。
據Gartner 稱，到 2025 年，大約 75% 的企業生成數據將在傳統數據中心或云之外創建和處理。在邊緣捕獲的大多數數據目前都轉移到集中位置進行處理，用于人工智能模型開發。
在實施機器視覺技術時必須考慮這一點。對于捕獲和集中 PB 級非結構化數據的任何企業而言，這些負載都會顯著減慢機器學習算法的訓練過程。這種集中式數據處理方法延遲了 AI 開發管道和生產模型調整。在工業環境中，這可能會導致遺漏產品缺陷，從而可能給企業造成巨額損失，甚至危及生命。
為了解決這個問題，越來越多的企業開始轉向分布式、去中心化的架構。這意味著大多數數據都在邊緣保存和處理，以解決延遲和延遲挑戰，并解決與數據處理速度相關的問題。邊緣分析和聯合機器學習技術的部署帶來了顯著的好處，同時解決了集中式系統固有的安全和隱私缺陷。
一個不斷捕獲視頻片段的大型監控網絡會編譯大量原始數據以供以后分析。為了從素材中有效地訓練 ML 模型意味著必須對其進行審查以區分視頻中的特定對象。只需要檢測到新事物的鏡頭，而不需要可能捕獲空建筑物或街道的無變化視頻的乏味時間。通過在邊緣預先分析數據并將必要的鏡頭移動到一個集中點，企業可以節省時間、帶寬和成本。
雖然分布式架構有許多優點，但它們也引入了額外的復雜性。在邊緣選擇和部署適當的存儲和計算基礎設施以及集中管理至關重要，并且會顯著影響整體系統效率和擁有成本。
