InnoGrid，一家知名的云计算公司，宣布参与一项重大的科技发展项目。 该倡议由科学技术部和信息通信技术规划评估院（IITP）共同推动，旨在通过开发基于边缘计算的人工智能软件，提升自治实体的能力。
该努力的核心在于使这些自治实体能够通过实时处理附近的信息更熟练地处理复杂任务。这将解决当前观察到的自治实体在处理复杂指令时的性能限制。
凭借他们在边缘计算技术方面的丰富背景，InnoGrid计划成功地为自治实体设计模拟。 这些由先进人工智能驱动的实体目前擅长简单的任务，如服务和物流配送。然而，它们在复杂指令集成方面存在困难，通常需要大量时间和资源。
随着人工智能技术的进步，政府已经开始发展核心技术，使自治实体能够在结构化环境中以与人类智能可比拟的水平自主和协作运行。
InnoGrid在运用边缘计算技术方面具有丰富的历史，涉及医疗保健、交通运输、建筑和能源等多个行业，这使该公司积累了大量专业知识。他们计划在该项目中利用自己在云计算、人工智能和大数据等ICT领域的高级技能。
在过去八年中，InnoGrid成功完成了大约30个政府研发项目，在推动核心ICT技术发展方面继续扮演关键角色。上个月，他们获得了价值500亿韩元的AI PaaS技术开发项目。
InnoGrid的CEO Kim Myung-jin表达了信心，表示这一项目将成为国内AI机器人市场发展的催化剂。他强调该公司致力于通过开发适用于全球所有产业领域的核心技术，促进ICT市场的增长。
边缘计算与AI在自主任务管理中的应用
边缘计算涉及在数据生成源头附近（在网络边缘）处理数据，而不仅仅依赖集中式数据中心。通过结合人工智能和边缘计算，系统可以在本地和实时做出明智决策，这对于管理自主任务至关重要。这种方法为自主系统带来了许多优势，从无人机到自动驾驶汽车，都能减少延迟、带宽使用量，并提高响应时间。
关于边缘计算AI软件发展的重要问题
1. 开发边缘计算AI软件用于自主实体存在哪些具体挑战？
创建足够强大的软件以在边缘处理复杂数据，确保数据隐私与安全性，以及管理与各种设备和平台的集成与互操作性等是一些挑战。
2. 边缘计算AI技术的进步如何影响各个行业？
医疗保健行业受益于改进的远程监控和诊断。交通运输部门看到自动驾驶车辆和交通管理方面的进步，而制造业等行业则利用它进行预测性维护和运营效率改进。
3. 政府和机构在推动边缘计算AI技术进步方面扮演何种角色？
政府和机构通常会资助研究、制定监管框架，并促进学术界和产业界之间的合作，以推动边缘计算AI等技术的创新与发展。
关键挑战与争议
一个挑战在于各种边缘设备和平台的互操作性，这可能会妨碍无缝的数据交换和处理。此外，随着边缘数据处理的增加，安全问题被放大，因为每个设备都成为攻击的潜在路径。
另一个争议涉及自主系统对就业的影响，因为由AI驱动的解决方案可能会取代某些领域的工作。围绕自主实体的决策制定的伦理考虑也引发争论，讨论AI应该被授予多少自治权。
优点和缺点
优点：
– 降低延迟： 通过在数据源附近处理数据，边缘AI系统可以更快地对实时情况做出反应。
– 优化带宽： 通过最小化发送到中心服务器的数据量，边缘计算AI节省了网络带宽。
– 增强隐私与安全性： 本地数据处理可能降低与传输敏感信息到云端相关的数据泄漏风险。
缺点：
– 复杂性： 在边缘部署和管理AI可能变得复杂，因为涉及各种设备和平台。
– 安全风险： 如果边缘设备未经适当保护，则更容易受到攻击，因为每个设备都可能成为攻击路径。
– 成本： 建立边缘计算基础设施的初始成本可能很高，尽管从长远来看可能会节省成本。
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– IBM
– Intel
– Nvidia
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