什么是边缘人工智能

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边缘人工智能融合了当今数字化转型时代的两项新兴技术——边缘计算和人工智能（AI）。作为其中的一部分，人工智能应用要么直接部署在设备上，要么部署在靠近设备的服务器上。因此，它被称为边缘边缘人工智能。

人工智能计算发生在网络边缘，靠近数据的实际位置，而不是数据中心或云计算服务器。当互联网可以到达世界最偏远的角落时，我们不能将网络的边缘限制在任何位置。因此，该地点可以是工厂，甚至是零售店。我们完全被智能手机、自动机器甚至交通信号灯等设备包围。

边缘人工智能的重要性

人工智能领域的突破性发展、物联网设备的不断普及以及边缘计算的强大功能，共同释放了边缘人工智能的真正潜力。这自动打开了我们以前无法想象的新机会的大门，在高速公路上驾驶自动汽车，智能农业，甚至实现实时、准确的诊断。如今的企业确实明白需要让设备更贴近客户并满足他们的需求。这就是为什么边缘人工智能市场在不久的将来，会出现高增长的主要原因。目前，全球组织的大部分工作职能都有能力利用边缘人工智能。事实上，边缘人工智能应用已经准备好改善我们的日常生活，无论是在家里、在工作中还是在交通中。

数据是当今时代保持企业运转的燃料。各种技术应用每天都会生成约2.5万亿字节的数据。因此，最重要的问题是：“在哪里以及如何处理数据？”这正是云人工智能和边缘人工智能的切入点。使用人工智能和机器学习(ML)，有助于部署这两种架构进行数据处理。以下是云和边缘人工智能的区别：延迟：它衡量网络的响应能力，即请求发起和响应之间的时间差。对于自动驾驶汽车等需要实时响应的应用来说，云人工智能的效率不够高。连接性：连续连接和实时处理对于边缘人工智能提供的安全关键型应用至关重要。自动驾驶汽车或智能家居需要全天候连接，因为即使是最轻微的延迟也可能导致意想不到的后果。处理能力：云端的处理能力超过边缘设备。边缘设备的更换或升级也很困难。安全性：由于数据的现场存储，边缘人工智能设备有助于提供更好的隐私和安全性。与云人工智能不同，边缘人工智能避免了在源和接收器之间来回移动，因为信息是本地可用的。因此，边缘人工智能更适合认证设备的需求。能源利用：边缘设备需要更多能源。然而，对于云来说，能源消耗限制可以忽略不计或没有。尽管边缘人工智能和云人工智能之间存在差异，但这两种技术都是相辅相成的，不会在彼此的道路上造成障碍。

边缘人工智能技术如何运作？

在边缘人工智能中，存储的一部分数据被从主数据中心取出，并移至更靠近数据源的位置。在这里，机器学习(ML)算法用于在数据生成区域，可能是智能城市、车间或零售店内进行数据处理和分析。互联网连接对于流程的完成并不重要，实时决策在几毫秒内完成。在边缘发生的流程输出，可以是实时预测、预测或业务洞察被发送到主数据中心。通过这种方式，边缘人工智能获取最接近用户接触点的数据，无论是计算机、边缘服务器还是物联网设备。例如，当用户与Alexa或Google进行交流时，语音记录会被发送到边缘网络，该网络进一步通过人工智能发送到文本，并相应地处理响应。

边缘人工智能的优点和缺点

与任何其他技术一样，边缘人工智能也有其优点和缺点，每个用户在选择它之前都必须权衡利弊。让我们分开并理解两者：

优点

提高响应能力：与等待数据收集、处理和发送回的任何设备不同，利用边缘人工智能进行本地数据处理可以更快地做出决策，并且以行动为导向。减少带宽：边缘人工智能在本地处理数据，从而减少通过互联网发送的数据量。这也有助于节省互联网带宽。隐私增强：边缘人工智能确保数据不被泄露。它可以帮助数据所有者更好地控制与谁共享的数据。在边缘网络中处理和存储数据允许过滤不必要的、无关的和冗余的数据。因此，只有关键数据才会进一步发送到云端。

缺点

成本和存储：存储容量的增加会导致本地成本的增加。此外，传统的IT基础设施也被升级或替换以管理边缘设备，这又涉及到成本。数据丢失：在实施过程中，必须仔细规划边缘人工智能系统，以避免数据丢失。大多数边缘设备都会丢弃不相关的数据。但如果错误地丢弃相关数据，则会导致不必要的损失和分析的不一致。

边缘人工智能：为什么是现在？

目前，商业价值是在边缘上创造的。只有边缘人工智能才能以经济高效的方式，将原始数据转换为可操作的见解。预测到2025年，企业拥有的75%的数据的创建和处理将在数据中心或云之外进行。此外，2023年，43%的人工智能任务将在边缘设备上执行。智能与机器的日益密切关系推动了要求苛刻的AIoT系统的效率。这减少了失败的可能性，提高了成本和延迟。更大的功率和容量，更快地接入广泛的网络，以及更智能的机器的出现，为未来改变生活的人工智能机会打开了大门。

边缘人工智能用例

作为当今时代最强大的技术力量之一，人工智能将彻底改变全球最大的行业。无论是交通、医疗保健、制造还是金融，边缘人工智能正在推动一切，例如：智能预测：在能源领域，边缘人工智能有助于结合天气模式、历史数据和其他细节来开发复杂的模拟，以促进能源的生成、分配和管理。预测性维护：边缘人工智能快速检测异常并预测机器发生故障的时间，在设备上安装传感器有助于提前通知管理层。由于手头的问题得到了尽早解决，因此可以减少停机成本。人工智能医疗设备：人工智能医疗设备将提高精确医疗任务的效率，如热筛查、远程监控、疾病预测和库存管理。虚拟助理：零售商旨在通过引入语音订单来改善客户的数字体验。通过语音订购，可以更轻松地使用智能移动设备搜索产品、询问相关信息和在线下订单。

边缘技术的未来

边缘技术已经到来，随着处理器变得更强大、更便宜的存储变得可用以及网络访问的改进，边缘技术在未来为各行业带来了许多动态机遇。边缘人工智能将沐浴在卫星网状网络和5G等先进网络的光辉之中。此外，物联网设备的使用不断增加，以及机器学习基础设施的可用性有助于企业利用人工智能。它还提供了其他好处，例如访问实时洞察、降低成本和增强隐私。我们生活的任何方面都不可能不受边缘人工智能的影响。它有能力改善气候，增进我们的健康，减少路怒症等等。边缘人工智能的未来也有阴暗面，边缘解决方案将需要多个供应商，这增加了复杂性。任何新的智能设备、网络连接，甚至服务器都容易受到黑客的攻击。此外，边缘技术还容易出现可持续性问题，因为硬件数量的增加会导致更高的能耗、更多的热量和电子浪费。