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什么是物理 AI 数据层？
物理 AI 将人工智能带入现实世界，使机器能够感知、理解并作用于其所处环境。每一个行动都始于数据，每一次交互都依赖于持续的数据流，以及确保数据可用、可靠且持续流动的基础设施。
什么是物理 AI
物理 AI 是进入现实世界的智能。它持续地创建数据、使用数据并基于数据采取行动，这些数据涵盖传感器和机器状态，以及 AI 模型、地图和遥测数据。每一个行动都始于数据。
物理 AI 反馈回路
每一次行动都会改变物理环境，产生新的传感器数据，并反馈回系统。
物理 AI 赋能各行各业
物理 AI 在现实世界中呈现出不同的形态，但对韧性数据的需求始终如一。从自动驾驶汽车、工业机器人，到医疗设备和智慧能源基础设施，每个系统都依赖于始终可用、可靠且持续流动的数据。
韧性数据基础设施可提升日益智能化的汽汽车系统的性能与可预测性，帮助其实时可靠地做出响应，让道路更加安全。
关键时刻：行人突然走上马路。
韧性带来的价值：可预测的数据性能帮助车辆获取所需数据，实时可靠地做出响应，从而帮助避免碰撞。
汽车行业推荐产品：
Tuxera NitroFS
Tuxera TCP/IP Stack
Tuxera EdgeFS
韧性数据基础设施确保远离支持、在严苛条件下运行的航空航天系统中的数据始终可用且完整。
关键时刻：卫星在与地面控制中心失去联系期间出现异常。
韧性带来的价值：关键遥测数据保持完整且可用，为工程师提供诊断问题、恢复系统和保障任务所需的数据。
航空航天行业推荐产品：
Tuxera FlashFX Tera
Tuxera EdgeFS
Tuxera TCP/IP Stack
韧性数据基础设施帮助工业系统在高强度工作负载、意外中断和长期运行生命周期中保持持续运行。
关键时刻：机器人在生产过程中检测到路径上出现意外物体。
韧性带来的价值：传感器和运行数据持续可用，帮助机器人安全响应，同时将对生产的干扰降至最低。
工业领域推荐产品：
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可靠且可预测的数据基础设施为医疗系统提供支持，在这些系统中，数据完整性和连续性有助于挽救生命。
关键时刻：机器人手术系统在手术过程中遭遇意外中断。
韧性带来的价值：关键数据和系统状态保持完整，帮助系统可靠恢复，在关乎患者安全时保障连续性。
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Microsoft exFAT by Tuxera
韧性数据基础设施帮助智慧能源系统在断电、连接问题和电网扰动中保存关键数据并保持连续性。
issues and grid disturbances.
关键时刻：智能电表在电网扰动期间断电。
韧性带来的价值：关键数据在中断中得以保存，使电表能够恢复运行而不丢失重要信息，并帮助保持对电网的准确掌握。
智慧能源领域推荐产品：
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近 20 年来，我们一直在为此不懈耕耘。
我们的软件运行在超过 5 亿台关键任务设备中。其中一些甚至已飞越月球。
贯穿整个物理 AI 系统的统一数据层
要将物理 AI 模型转化为能够在现实世界中可靠运行的系统，需要覆盖整个数据路径的基础设施。数据在设备、边缘系统、网络和基础设施之间流动，而 Tuxera 的产品组合为这一路径提供支持，帮助确保数据在系统需要的任何地方都可用、可靠且持续流动。
覆盖整个数据层的统一产品组合
Tuxera 的产品组合覆盖整个物理 AI 数据层，整合了存储、管理、保护和传输数据的各项技术。这些技术共同构建起一个互联的数据架构，旨在确保数据在整个系统中可用、可靠且持续流动。
关于物理 AI，您需要了解的一切。
物理 AI 是指能够感知、理解并作用于物理世界的 AI 系统。与仅在数字环境中运行的 AI 不同，物理 AI 通过传感器、数据、计算和物理动作与周围环境持续交互。
物理 AI 数据层是负责存储、管理、保护和传输物理 AI 系统所依赖数据的基础设施。它覆盖设备、边缘系统、网络和基础设施，确保数据在任何需要的地方都可用、可靠且持续流动。
生成式 AI 创建文本、图像或代码等数字输出。物理 AI 则运用智能理解其所处环境、做出决策并在物理世界中采取行动。由于这些行动可能带来现实世界的后果，物理 AI 对可靠性、可预测性和数据可用性提出了更高要求。
物理 AI 通常需要在数据产生的地方就近处理数据并采取行动。边缘计算使系统能够以更低的延迟运行，减少对网络连接的依赖，并在云端访问受限或不可用时继续运行。
物理 AI 在难以预测的现实条件下运行，断电、连接问题、硬件磨损和不断变化的工作负载都可能干扰数据。数据韧性有助于在这些干扰中保持关键信息可用且完整，使系统能够继续运行并可靠恢复。
确定性是指在已知的时间范围内提供可预测的性能。对物理 AI 而言，这有助于确保关键数据在需要时能够被访问和传输，即使工作负载和运行条件发生变化。
文件系统负责组织和存储物理 AI 系统产生和使用的数据，并提供数据访问。它们有助于在高强度工作负载和意外中断中保持数据完整性和可用性，支持系统长期可靠运行。
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