人工智能物联网有什么用？
传统模式下，物联网设备位于“边缘”，负责采集数据并传输至数据中心，由数据中心的 AI 算法进行处理并发出指令，随后位于边缘的物联网设备响应指令。这种模式需要在边缘和数据中心之间传输大量数据，不可避免会产生延迟，进而让无人驾驶、工业控制等对延迟敏感的应用场景遇到不小挑战。
人工智能物联网技术，可以让位于边缘的物联网设备直接获得 AI 能力，设备采集的数据可直接就地分析处理并执行操作，无需与数据中心频繁交换数据，需要的网络带宽更少，还能实现更低延迟的响应，让具备 AI 能力的物联网设备获得更大自主性。
例如 Amazon IoT Greengrass 就是这样一种可以让边缘设备获得本地计算、消息收发、数据管理、同步和 ML 推理功能的服务。
Amazon IoT Greengrass 优势
更快地构建智能设备
Amazon IoT Greengrass 设备可在本地操作其生成的数据，因此能够快速响应本地事件，同时仍可将云用于管理、分析和持久存储。本地资源访问功能可让部署在 Amazon IoT Greengrass Core 设备上的 Amazon Lambda 函数使用本地设备资源，如相机、串行端口或 GPU，这样设备应用程序就能够快速访问和处理本地数据。
大规模部署设备软件
Amazon IoT Greengrass 甚至能够允许互联设备在间歇连接到云的情况下运行。Amazon IoT Greengrass 设备可以收集、处理和导出大容量数据流，无论它们是在线还是离线。设备重新连接后，Amazon IoT Greengrass 可将设备上的数据与 Amazon IoT Core 或 Amazon S3 等云服务同步，不管连接情况如何，都能够提供无缝的功能。
离线运行
Amazon IoT Greengrass 可对本地和云通信的设备数据进行身份验证和加密，这样一来，在身份未经证实的情况下，设备与云之间就绝不会进行数据交换。对于在 Amazon IoT Greengrass Core 和 亚马逊云科技 云之间发送的消息，以及 Amazon IoT Greengrass Core 与使用 Amazon IoT Device 开发工具包的其他本地设备之间的消息，您还可以使用硬件保护的端到端加密。
降低运行 IoT 应用程序的成本
通过对设备进行编程以在本地筛选或聚合数据，并只将应用程序所需的数据传输到云，您能够以较低的成本获得丰富的见解。这可以减少传输到云的原始数据量、降低成本，并能够提高您发送到云的数据的质量。
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