专用无线网络助力加州(California)葡萄园的拖拉机保持顺畅运行。
图片说明:Federated Wireless和Blue White Robotics与英特尔合作,为加州葡萄园的拖拉机提供自动驾驶技术。其中一款拖拉机在今年5月的英特尔On产业创新峰会(Intel Vision)上亮相,这款拖拉机可自动执行重复性任务,并把工人从繁琐任务中解放出来,从而腾出精力处理价值更高的任务。
最新消息:在英特尔On 产业创新峰会(Intel Vision)上,英特尔展示了当公司将高带宽、低时延的专用5G无线网络与边缘计算设备结合使用时所带来的可能性。英特尔与Federated Wireless(无线基础设施解决方案提供商)和Blue White Robotics(以色列自动驾驶解决方案提供商)合作,为加州葡萄园的自动驾驶拖拉机提供技术支持,使其能够自动执行重复性任务,并将工人从繁琐任务中解放出来,从而腾出精力去处理价值更高的任务。
英特尔副总裁兼网络业务孵化器部门总经理Caroline Chan表示:“展望自动化农业的未来时,我们对5G边缘解决方案的前景感到非常乐观,并相信这些解决方案能够帮助客户创造新的业务和收入模式。”
运作方式:在农场主绘制好拖拉机的路线后,车队就可以开始工作了。拖拉机在无人驾驶的情况下,以两班倒的方式、24小时不间歇地穿梭于葡萄园中。此外,拖拉机上配备的传感器还可检测到路径中出现的障碍物,而其他传感器则可引导拖拉机避开这些障碍物。
在三方合作的一年多时间里,自动拖拉机被安排针对农场两平方英里的葡萄藤执行除草、割草和喷洒除草剂等重复性任务。
和大多数农场一样,这里远离城市,没有足够的蜂窝网络或宽带连接来覆盖至各个角落。网络连接上的不足也意味着传感器无法从农场设备中收集实时数据或自动化处理农场任务。因此,Federated Wireless还部署了一个专用无线网络来克服场地内的连接障碍。
该专用无线网络由一台配备六核英特尔®至强™ D-1528处理器的边缘服务器提供支持,该服务器还利用英特尔® Smart Edge™软件将自动拖拉机和传感器连接到一起。
与此同时,自动化设备专家Blue White Robotics还提供了将现有 John Deere拖拉机转变为自动驾驶机器车队的套件。
重要意义:英特尔网络与边缘解决方案事业部专用无线网络与边缘计算总监Bhupesh Agrawal说:“Blue White Robotics向我们提出了一个具体问题。他们在乡下农田拥有一支自动化拖拉机车队,但这些机器无法相互通信,因为农场几乎没有网络连接,这也就意味着他们没有机会处理实时数据。”
后续计划:Agrawal和他的团队正在把目光投向葡萄藤之外的下一个重大挑战。他们希望把这项技术扩大应用至柑橘农场和坚果农场,同时在此过程中不断进行技术迭代。
为什么选择坚果农场?主要是为了积极迎接挑战。以对加州经济非常重要的作物夏威夷果为例,密密麻麻的坚果树丛的种植环境比修剪整齐的葡萄藤要复杂得多。
在Agrawal眼里,这些农场并非只是密密丛丛的植物,也是有价值的信息来源。每株植物都是一个数据源,能够驱动发掘边缘计算的无限潜能,但前提是我们能够妥善捕获和处理这些数据。这样一来,这些植物就可以对我们的客户、合作伙伴和所在社区做出更大贡献。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。