人工智能是端到端的管理骨干

我们行业最新的流行语，端到端管理，与从头到尾跟踪项目的流程有很大关系。几十年来，已经有软件来管理这个过程，但在大多数情况下，它完全依赖于人类来完成工作。该软件只是跟踪进度，并允许全球和远程位置的许多不同团体和个人与项目进行交互。

这种管理还允许将项目分解为更小、更易于管理的部分。然后，这些部分稍后被带回，形成一个完整的项目或产品。此外，该技术还可用于监控智能工厂。在这里，数据捕获量可能很大，处理如此多数据的分析可能是一项艰巨的任务。

技术改进

今天端到端管理的新特点和不同之处在于将人工智能（AI）注入到等式中。通过不仅仅依靠人类来执行每项任务并输入每一项数据，该项目可能会更容易地进行。

这就是NVIDIA的AI企业软件套件可以提供帮助的地方。该软件套件经过优化，可改进和最大化 AI 开发和部署，包括经过验证的开源容器和经认证可在通用数据中心平台上运行的框架。

人工智能辅助工具将注入建议和解决方案，以简化管理流程。它可以通过深入了解影响设计或任务的所有不同领域来做到这一点，并即时做出决策，以抵消延迟和生产效率低下。例如，它足够了解工人的历史，知道何时应该完成给定的任务，它从供应链中提取数据以了解何时需要交付不同的组件和材料，甚至可以监控交付、环境条件等，以最大限度地提高产量。

虽然这些单独的组件中的每一个都可以由人类处理，而且它们已经存在了很多年，但基于人工智能的工具可以处理相同任务的速度和准确性将导致过程的极大改进。

为了协助端到端管理流程，安提国际最近推出了基于 NVIDIA AI 平台的 AI 管理解决方案。该解决方案帮助安提国际的全球人工智能合作伙伴和客户使用 NVIDIA AI 开发和部署工具以及安提国际的 NVIDIA AI 驱动的训练和推理平台成功采用边缘人工智能。

采用边缘 AI 的挑战

要在边缘采用 AI，系统集成商和开发人员需要训练其 AI 模型并将其部署到其边缘设备上。AI 模型训练过程从收集和标记大量数据开始，然后使用高性能计算平台训练可随时运行的 AI 模型。使用早期的方法，这可能会导致高昂的培训成本。这些因素使系统集成商和开发人员的培训过程具有挑战性且耗时。

当系统集成商和开发人员在不同位置拥有多个远程边缘设备时，AI 模型部署也可能很困难。AI 模型部署面临的挑战包括优化模型以进行推理以在边缘设备上高效运行、部署流程长、团队沟通和协作困难、大量 AI 模型导致的后续监控成本高、安全问题和高成本。

前往一站式商店

安提国际的解决方案包括 NVIDIA 的认证边缘计算平台和 NVIDIA AI Enterprise 软件套件，其中包括用于 AI 模型训练和微调的 NVIDIA TAO 工具包、用于云和边缘推理的 Triton 推理服务器，以及用于 AI 模型部署的 NVIDIA Fleet Command。如前所述，安提国际的 NVIDIA 认证边缘计算平台（以及各种其他 NVIDIA 工具）有助于简化 AI 培训和部署流程，帮助合作伙伴和客户更快地采用 Edge AI。

端到端AI管理解决方案是安提国际Pro-AI服务的一部分，该服务通过安提国际的边缘AI硬件和软件，帮助全球合作伙伴和客户将AI应用于工厂中除自动光学检测（AOI）之外的不同垂直应用。

安提国际以出色的集成能力和提供集成的人工智能解决方案而闻名，包括硬件、软件和外围设备。公司专家可以为不同行业和领域的用户提出各种端到端的AI管理解决方案。该团队采用分步流程来操作和配置 NVIDIA AI 企业套件和舰队司令部。

审核编辑：郭婷