邊緣人工智能融合了當今數字化轉型時代的兩項新興技術——邊緣計算和人工智能（AI）。作爲其中的一部分，人工智能應用要么直接部署在設備上，要么部署在靠近設備的服務器上。因此，它被稱爲邊緣邊緣人工智能。

人工智能計算發生在網絡邊緣，靠近數據的實際位置，而不是數據中心或雲計算服務器。當互聯網可以到達世界最偏遠的角落時，我們不能將網絡的邊緣限制在任何位置。因此，該地點可以是工廠，甚至是零售店。我們完全被智能手機、自動機器甚至交通信號燈等設備包圍。

邊緣人工智能的重要性

人工智能領域的突破性發展、物聯網設備的不斷普及以及邊緣計算的強大功能，共同釋放了邊緣人工智能的真正潛力。這自動打开了我們以前無法想象的新機會的大門，在高速公路上駕駛自動汽車，智能農業，甚至實現實時、准確的診斷。

如今的企業確實明白需要讓設備更貼近客戶並滿足他們的需求。這就是爲什么邊緣人工智能市場在不久的將來，會出現高增長的主要原因。目前，全球組織的大部分工作職能都有能力利用邊緣人工智能。事實上，邊緣人工智能應用已經准備好改善我們的日常生活，無論是在家裏、在工作中還是在交通中。

數據是當今時代保持企業運轉的燃料。各種技術應用每天都會生成約2.5萬億字節的數據。因此，最重要的問題是：“在哪裏以及如何處理數據？”這正是雲人工智能和邊緣人工智能的切入點。使用人工智能和機器學習(ML)，有助於部署這兩種架構進行數據處理。以下是雲和邊緣人工智能的區別：

延遲：它衡量網絡的響應能力，即請求發起和響應之間的時間差。對於自動駕駛汽車等需要實時響應的應用來說，雲人工智能的效率不夠高。

連接性：連續連接和實時處理對於邊緣人工智能提供的安全關鍵型應用至關重要。自動駕駛汽車或智能家居需要全天候連接，因爲即使是最輕微的延遲也可能導致意想不到的後果。

處理能力：雲端的處理能力超過邊緣設備。邊緣設備的更換或升級也很困難。

安全性：由於數據的現場存儲，邊緣人工智能設備有助於提供更好的隱私和安全性。與雲人工智能不同，邊緣人工智能避免了在源和接收器之間來回移動，因爲信息是本地可用的。因此，邊緣人工智能更適合認證設備的需求。

能源利用：邊緣設備需要更多能源。然而，對於雲來說，能源消耗限制可以忽略不計或沒有。

盡管邊緣人工智能和雲人工智能之間存在差異，但這兩種技術都是相輔相成的，不會在彼此的道路上造成障礙。

邊緣人工智能技術如何運作？

在邊緣人工智能中，存儲的一部分數據被從主數據中心取出，並移至更靠近數據源的位置。在這裏，機器學習(ML)算法用於在數據生成區域，可能是智能城市、車間或零售店內進行數據處理和分析。互聯網連接對於流程的完成並不重要，實時決策在幾毫秒內完成。

在邊緣發生的流程輸出，可以是實時預測、預測或業務洞察被發送到主數據中心。通過這種方式，邊緣人工智能獲取最接近用戶接觸點的數據，無論是計算機、邊緣服務器還是物聯網設備。例如，當用戶與Alexa或Google進行交流時，語音記錄會被發送到邊緣網絡，該網絡進一步通過人工智能發送到文本，並相應地處理響應。

邊緣人工智能的優點和缺點

與任何其他技術一樣，邊緣人工智能也有其優點和缺點，每個用戶在選擇它之前都必須權衡利弊。讓我們分开並理解兩者：

優點

提高響應能力：與等待數據收集、處理和發送回的任何設備不同，利用邊緣人工智能進行本地數據處理可以更快地做出決策，並且以行動爲導向。

減少帶寬：邊緣人工智能在本地處理數據，從而減少通過互聯網發送的數據量。這也有助於節省互聯網帶寬。

隱私增強：邊緣人工智能確保數據不被泄露。它可以幫助數據所有者更好地控制與誰共享的數據。在邊緣網絡中處理和存儲數據允許過濾不必要的、無關的和冗余的數據。因此，只有關鍵數據才會進一步發送到雲端。

缺點

成本和存儲：存儲容量的增加會導致本地成本的增加。此外，傳統的IT基礎設施也被升級或替換以管理邊緣設備，這又涉及到成本。

數據丟失：在實施過程中，必須仔細規劃邊緣人工智能系統，以避免數據丟失。大多數邊緣設備都會丟棄不相關的數據。但如果錯誤地丟棄相關數據，則會導致不必要的損失和分析的不一致。

邊緣人工智能：爲什么是現在？

目前，商業價值是在邊緣上創造的。只有邊緣人工智能才能以經濟高效的方式，將原始數據轉換爲可操作的見解。預測到2025年，企業擁有的75%的數據的創建和處理將在數據中心或雲之外進行。此外，2023年，43%的人工智能任務將在邊緣設備上執行。

智能與機器的日益密切關系推動了要求苛刻的AIoT系統的效率。這減少了失敗的可能性，提高了成本和延遲。更大的功率和容量，更快地接入廣泛的網絡，以及更智能的機器的出現，爲未來改變生活的人工智能機會打开了大門。

邊緣人工智能用例

作爲當今時代最強大的技術力量之一，人工智能將徹底改變全球最大的行業。無論是交通、醫療保健、制造還是金融，邊緣人工智能正在推動一切，例如：

智能預測：在能源領域，邊緣人工智能有助於結合天氣模式、歷史數據和其他細節來开發復雜的模擬，以促進能源的生成、分配和管理。

預測性維護：邊緣人工智能快速檢測異常並預測機器發生故障的時間，在設備上安裝傳感器有助於提前通知管理層。由於手頭的問題得到了盡早解決，因此可以減少停機成本。

人工智能醫療設備：人工智能醫療設備將提高精確醫療任務的效率，如熱篩查、遠程監控、疾病預測和庫存管理。

虛擬助理：零售商旨在通過引入語音訂單來改善客戶的數字體驗。通過語音訂購，可以更輕松地使用智能移動設備搜索產品、詢問相關信息和在线下訂單。

邊緣技術的未來

邊緣技術已經到來，隨着處理器變得更強大、更便宜的存儲變得可用以及網絡訪問的改進，邊緣技術在未來爲各行業帶來了許多動態機遇。邊緣人工智能將沐浴在衛星網狀網絡和5G等先進網絡的光輝之中。此外，物聯網設備的使用不斷增加，以及機器學習基礎設施的可用性有助於企業利用人工智能。它還提供了其他好處，例如訪問實時洞察、降低成本和增強隱私。我們生活的任何方面都不可能不受邊緣人工智能的影響。它有能力改善氣候，增進我們的健康，減少路怒症等等。

邊緣人工智能的未來也有陰暗面，邊緣解決方案將需要多個供應商，這增加了復雜性。任何新的智能設備、網絡連接，甚至服務器都容易受到黑客的攻擊。此外，邊緣技術還容易出現可持續性問題，因爲硬件數量的增加會導致更高的能耗、更多的熱量和電子浪費。

常見問題解答

邊緣人工智能的優勢是什么？

邊緣人工智能有助於使計算能力更接近設備，即物聯網和傳感器所在的地方。這有利於人工智能應用運行深度學習（DL）和機器學習（ML）算法。

邊緣計算和人工智能一樣嗎？

邊緣計算和人工智能都是最近成爲流行語的未來技術。然而，將它們放在一起考慮會更好，邊緣計算是幫助人工智能提供性能和降低成本的推動者，同樣，人工智能是邊緣計算的重要用例。

什么是邊緣人工智能硬件？

它是一組用於驅動和處理基於人工智能的設備和機器人的許多設備。這些小工具通過處理硬件中的信息來協調、管理人工智能小工具。

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