Cloud IoT EdgeAlpha 版

在边缘提供 Google AI 功能。

运用智能技术图片

在边缘运用 Google Cloud 智能

Cloud IoT Edge 可将 Google Cloud 强大的数据处理和机器学习能力扩展到数十亿台边缘设备,如机械臂、风力涡轮机和石油钻机,以便这些设备可以实时处理来自传感器的数据,并在本地预测结果。Cloud IoT Edge 可以在基于 Linux 的操作系统上运行。Cloud IoT Edge 由两个运行时组件 Edge Connect 和 Edge ML 组成,还使用了 Google 特制的硬件加速器 ASIC 芯片 Edge TPUTM

Edge IoT Core 图片

Edge Connect

将边缘设备安全地连接到云端、实现软件和固件更新,以及管理与 Cloud IoT Core 之间的数据交换。

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Edge ML

基于预先训练的 TensorFlow Lite 模型在本地运行机器学习推理,大幅提高边缘设备的处理能力和多功能性。这将带来下一波机器学习应用和使用场景。

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Edge TPU

Google 专门打造的 AI 芯片,用于在边缘运行 TensorFlow Lite 机器学习模型。Edge TPU 体型纤小,但每瓦特能耗可提供的性能极高,适用于各种使用场景。此硬件加速器是对 Cloud TPU(用于在云端训练模型)的补充。

Cloud IoT Edge 的运作方式

IoT Edge 模块图片
部署机器学习模型图片

在边缘部署机器学习模型,更快获取实时预测结果

在关键任务应用中进行实时预测。Edge ML 以 TensorFlow Lite 运行时为构建基础,它使用 CPU 以及硬件加速器(Edge TPU 和 GPU 等)运行基于设备的机器学习模型,从而为关键物联网应用带来比通用物联网网关更快的预测速度,同时又能确保数据的私密性和机密性。此外,Edge ML 和 Edge TPU 已经过广泛测试,能够以原生方式运行 MobileNets 和 Inception V3 等开源基准模型。

提高运营可靠性图片

提高运营可靠性

在边缘本地存储、处理数据并从中汲取情报,同时与 Cloud IoT 平台的其他服务实现无缝交互操作。这可让您在本地构建强大的企业级物联网解决方案,而无需担心与云之间的连接是否稳定。对于需要实时处理的视频和音频应用,以及设备无法可靠地连接网络而需要考虑离线使用场景的情况,这可能至关重要。

确保您的设备安全图片

确保您的设备和数据安全

在 Google Cloud IoT 平台上安全地连接您分布于全球各地的设备。Cloud IoT Edge 会在边缘设备上对图像、视频、手势、声音和动作进行本地处理,而不会将原始数据上传到云端。这种边缘处理方式避免了将大量的潜在敏感数据流上传到云端。此外,Cloud IoT Edge 使用 JSON 网络令牌来验证与 Google Cloud 连接的边缘设备,而不依靠 TLS 堆栈的身份互验。

经济实惠图片

任意规模均经济实惠

优化您的物联网解决方案与 Google Cloud IoT 的综合性软硬件堆栈的集成费用。此集成堆栈利用 Cloud IoT Edge、Linux 操作系统和 Edge TPU 将普通边缘设备转变成功能强大的智能门户。

行业使用场景

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制造

检测高速装配线的异常情况,以发出潜在问题的早期警告,这让您可以提前采取预测性维护来解决问题。

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零售

根据店内购物者的行为提供超个性化的产品建议、服务和沟通。

Automotive_Icon@3x 使用 Sketch 创建。

汽车

支持防撞、交通线路选择和注意力分散检测系统等智能技术

Xee 的联网汽车平台使驾驶更简单、更安全、更经济。Cloud IoT Edge 和 Edge TPU 实现了在边缘加速机器学习推理,让 Xee 平台可以更快地分析图像和雷达数据,检测道路状况和轮胎磨损等驾驶危险,并实时精确地警告驾驶人员。

Xee 首席技术官 Romain Crunelle

资源

浏览与机器学习和边缘设备相关的博客和视频。

如何在没有集中式训练数据的情况下实现协作机器学习

基于设备的机器学习:Android 版 TensorFlow

利用机器学习和物联网数据构建更加智能的世界

Google Cloud

开始使用

Cloud IoT Edge Alpha 版

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