随着互联网的快速发展，越来越多企业投身于模型研发，但数据采集的难题却成了拦路虎。一家做人脸识别的企业，模型在测试时总在少数民族面孔上频繁出错，只因采集的数据里缺乏多样人种样本；自动驾驶团队花费数月采集的道路数据，因光线和天气场景单一，导致模型在雨雪天气下识别准确率骤降；语音助手研发公司录制的唤醒词数据，因地域口音覆盖不足，常常漏掉南方用户的指令。这些问题的核心，都指向了AI训练数据的“质”与“...
随着互联网的快速发展，实时交互场景的体验痛点愈发明显：超高清直播时画面卡顿、音画不同步，让观众错失精彩瞬间；云游戏中操作指令延迟，影响玩家的沉浸式体验；实时视频会议里，跨网通信的延迟让对话频频中断；智慧安防的监控画面上传不及时，可能错过关键瞬间……这些问题的根源，在于传统中心云架构下，计算资源远离终端用户，数据传输距离长、带宽成本高，难以满足低时延、高实时性的需求。而百度智能云边缘计算节点BE...
随着互联网的快速发展，边缘场景的计算需求日益凸显——智慧工地需要实时处理设备数据保障安全，智慧零售依赖门店数据快速分析优化运营，智慧交通要在路侧实现低延迟的车辆识别……但这些场景往往面临共性难题：通用服务器难以适应边缘环境的空间限制与恶劣条件，算力资源调度低效导致浪费，云边协同不畅影响数据处理效率，运维部署复杂拖慢项目落地节奏。边缘业务的特殊性，呼唤专门的技术方案来破解这些困境。而边缘服务器E...
随着互联网的快速发展，企业对云资源的依赖越来越深，但云上资源管理的痛点却日益凸显。部署一套包含服务器、数据库、网络服务的业务系统，需要在多个云产品控制台间反复切换，逐一点击配置参数；业务扩张时追加资源，又得重复整套申请流程，耗费大量时间；项目结束后释放资源，得逐个进入不同产品界面操作，稍有遗漏就会造成资源浪费；更让人头疼的是，资源操作记录分散在各系统中，合规审计时难以追溯，部署出现异常时也难以...
工地上工人没戴安全帽，监控拍下来了却没人及时发现，等出事了才后知后觉；餐馆后厨师傅忘了戴口罩，监控对着呢，但得等到管理人员巡检才发现，万一赶上检查就麻烦了；加油站里有人抽烟，人工盯着监控屏，稍微走神就可能漏过风险……这些场景里，传统的监控和数据处理方式总有点跟不上趟。 零售店里想统计客流高峰时段，还得靠店员手动记，算出来的数不准，调货、排班总出错；做私域营销的企业，用云端服务时总担心卡顿，客...
现在不少企业在算力需求上挺头疼的——想做云游戏，服务器撑不住高并发，玩家一扎堆就卡；政企办公对安全和稳定性要求高，传统服务器要么性能跟不上，要么耗电太厉害，运营成本压得人喘不过气。 教育机构搞实训，需要一批算力够用又不贵的设备；直播基地要同时推流几十上百个画面，服务器密度不够就得堆硬件，机房都快放不下了……这些场景里，算力、能耗、成本、空间，总有一头让人犯难。 磐玉蜂巢服务器倒是能解决这些...
这年头做企业的，谁手里没一堆数据要管？客户资料、产品图片、宣传视频、业务日志……往哪儿存、怎么管、用的时候怎么调得快，真是个头疼事。百度智能云的对象存储BOS，就是帮企业解决这些麻烦的，功能说起来不算复杂，但确实能戳中不少痛点。轻松把数据搬上云 不管你是公司机房里堆的老数据，还是存在别家云上的资料，想挪到BOS上都不费劲。公司服务器里有几百G的历史文件，不想一点点传？可以用它家那个叫“月光宝...
随着互联网的快速发展，短视频直播热门起来，刷段视频的时候，经常能看到数字人视频，以及直播带货，数字人支持真人直播，真人视频，就算离职了，还可以使用数字人，数字人直播起来，24小时在线，不用休息，好处多多。图片生成数字人，真人视频生成数字人，网上到处都是。现在普通人也能轻松制作数字人视频，甚至不用专业设备，在家就能搞定。数字人到底是什么？ 数字人是用计算机技术创造的“虚拟人”，有人类的外形、表...
什么是边缘云，得先说说传统云。咱们平时用的云服务器，数据处理中心都在遥远的大型机房，比如北京、上海的云端数据中心。用户的数据要先传过去，处理完再传回来，就像寄快递，再快也得等在路上的时间。 边缘云不一样，它把小型数据中心建在离用户更近的地方，比如城市边缘的机房、基站旁边。打个比方，传统云是大超市，啥都有但离得远；边缘云是社区便利店，东西可能没那么全，但就在楼下，买瓶水不用等配送。 边缘云主...
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