人工智能的變革力量和能力提高了業(yè)務(wù)運營的便利性以及組織的投資回報率。現(xiàn)在，邊緣人工智能代表了技術(shù)發(fā)展的下一階段。人工智能(AI)已經(jīng)在世界各地的企業(yè)中穩(wěn)定存在了很長一段時間。

　　盡管人工智能存在一些弱點，但它繼續(xù)對全球多個組織的工作質(zhì)量和生產(chǎn)力產(chǎn)生積極影響。任何行業(yè)的人工智能系統(tǒng)都可以實現(xiàn)大規(guī)模自動化，無論是醫(yī)療保健、國防還是電子商務(wù)。

　　什么是邊緣人工智能?

　　邊緣人工智能由在獨立硬件設(shè)備上本地處理數(shù)據(jù)的AI模型和算法組成。簡而言之，人工智能技術(shù)是本地化的，規(guī)模更小，更容易為普通人所用。此類設(shè)備中的AI算法使用本地生成的數(shù)據(jù)進行實時機器學(xué)習(xí)。要在本地處理的數(shù)據(jù)通過此類設(shè)備上的傳輸信號和傳感器進行發(fā)送和接收。這種“端點”人工智能系統(tǒng)不需要通過數(shù)字方式連接到云來在本地執(zhí)行任務(wù)和操作。相反，他們擁有獨立處理數(shù)據(jù)和做出決策的能力。如前所述，邊緣計算將人工智能的力量帶到您的個人設(shè)備上，需要內(nèi)置微處理器和接收器來獲取可處理的數(shù)據(jù)。

　　邊緣人工智能的好處

　　首先，要了解邊緣計算和去中心化計算之間的差異。

　　邊緣AI是否比其常規(guī)對應(yīng)物更好是有爭議的，因為它們都以我們與AI相關(guān)的無縫效率和速度執(zhí)行略有不同的任務(wù)。因此，比較它們可能不是一項簡單的任務(wù)。最重要的是，邊緣人工智能是其前輩的進化版本。在這里，我們將看到邊緣AI的一些主要品質(zhì)。

　　a) 減少費用和帶寬要求

　　基于云的人工智能系統(tǒng)使用大量數(shù)據(jù)進行操作，需要大帶寬才能正常運行。因此，對于嚴(yán)重依賴人工智能進行日常運作的組織而言，與數(shù)據(jù)和帶寬使用相關(guān)的成本通常很高。Edge AI將數(shù)據(jù)處理保持在設(shè)備本地。因此，邊緣人工智能設(shè)備的帶寬使用不會像使用傳統(tǒng)云人工智能的設(shè)備那么高。因此，可以控制帶寬成本。更重要的是，邊緣AI用戶也能更快地獲得結(jié)果，因為他們的網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量很低。

　　b) 終端設(shè)備的更大自主權(quán)和性能

　　邊緣AI的主要特征之一是它為所有端點設(shè)備提供了更高的獨立性。如前所述，此類設(shè)備無需連接到中央服務(wù)器即可運行。因此，此類設(shè)備的速度和效率始終很高。這種質(zhì)量的一個例子是在繁忙道路上的汽車中的自動駕駛系統(tǒng)。這種系統(tǒng)中的人工智能是高度自動化的，可以在駕駛無人駕駛車輛通過任何類型的道路時即時進行修正和調(diào)整，而不受外部因素的影響。邊緣AI設(shè)備中的機器學(xué)習(xí)通常是實時實現(xiàn)的。

　　此外，與由標(biāo)準(zhǔn)AI驅(qū)動的設(shè)備相比，支持邊緣AI的設(shè)備顯示出更高的響應(yīng)能力和性能水平。正如我們現(xiàn)在所知，邊緣AI計算機在本地處理數(shù)據(jù)，從而消除了從基于云的基礎(chǔ)設(shè)施來回發(fā)送數(shù)據(jù)的延遲。因此，端點性能更強，延遲最小。

　　c) 更多數(shù)據(jù)隱私

　　不用說，數(shù)據(jù)隱私和安全是現(xiàn)代計算中的重要參數(shù)。通過云計算網(wǎng)絡(luò)中的各種通信渠道傳輸?shù)臄?shù)據(jù)丟失的可能性始終存在。在這種情況下，數(shù)據(jù)泄露的主要誘因是兩個或多個數(shù)據(jù)點之間的絕對距離。因此，使用基于云計算和人工智能解決方案的組織需要竭盡全力確保其數(shù)據(jù)得到有效保護。一般來說，邊緣計算減少了由于數(shù)據(jù)的本地處理而導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或泄漏的機會。除此之外，用戶還可以設(shè)置限制誰可以訪問存儲在其個人設(shè)備中的數(shù)據(jù)。因此，邊緣AI是用戶數(shù)據(jù)處理的更安全選擇。

　　邊緣人工智能的應(yīng)用

　　既然我們已經(jīng)看到了邊緣AI解決方案與傳統(tǒng)或基于云的計算系統(tǒng)相比的優(yōu)勢，以下是當(dāng)今邊緣AI的一些常見實際應(yīng)用：

　　1) 音頻分析系統(tǒng)

　　識別音頻輸入和處理其中的數(shù)據(jù)是當(dāng)今多種設(shè)備的兩個關(guān)鍵要求。音頻分析可用于各種目的，例如識別和訪問管理(IAM)或移動電話或豪華車中的語音識別驅(qū)動命令。深度學(xué)習(xí)和邊緣AI應(yīng)用于降噪設(shè)備，以幫助系統(tǒng)仔細(xì)分析各種聲音觸發(fā)并消除它們。

　　人工智能影響音頻分析的另一個例子是安裝在汽車中的事故預(yù)防系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以通過基于計算機視覺的視覺效果和聲音(即使在嚴(yán)重干擾和背景噪音中)檢測接近的車輛，并采取預(yù)防措施保護車內(nèi)人員。此外，人類語音分析是音頻分析的重要組成部分。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理(NLP)工具可以配置為在語言和關(guān)鍵字識別方面訓(xùn)練基于邊緣的AI模型。此功能可用于執(zhí)行在這些設(shè)備上發(fā)出的語音命令請求。

　　除此之外，在邊緣人工智能系統(tǒng)中也可以實現(xiàn)諸如文本到語音轉(zhuǎn)換之類的應(yīng)用，反之亦然。最后，邊緣AI的音頻分析也用于AI驅(qū)動的聊天機器人。從本質(zhì)上講，邊緣AI的本地化數(shù)據(jù)處理能力使得在現(xiàn)實世界中的獨立設(shè)備中實現(xiàn)這些功能成為可能。

　　2) 智能能源系統(tǒng)

　　諸如互連風(fēng)電場之類的應(yīng)用可以通過邊緣AI進行概念化和無縫實施。通常，如果為此目的使用純云系統(tǒng)，運行此類系統(tǒng)的成本將很高。相比之下，即使使用組合的云邊緣系統(tǒng)進行計算操作，數(shù)據(jù)采購、管理和處理的成本也可以得到控制。風(fēng)電場需要基于端點的解決方案，因為它們?yōu)樵陲L(fēng)力渦輪機附近工作的員工使用多個監(jiān)控攝像頭、訪問傳感器、生物識別安全傳感器。這些設(shè)備和傳感器必須高效運行并以閃電般的速度處理數(shù)據(jù)，以便其他風(fēng)電場運營取得成功。因此，邊緣AI解決方案可用于降低風(fēng)能發(fā)電系統(tǒng)的成本以及減少整體處理時間和使用的帶寬量。

　　3) 視覺娛樂系統(tǒng)

　　Edge AI廣泛用于現(xiàn)代視覺娛樂系統(tǒng)，包括增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和混合現(xiàn)實。對于這些類型的系統(tǒng)，必須在本地進行數(shù)據(jù)處理和AI分析，以節(jié)省時間和成本。AR系統(tǒng)需要用戶佩戴虛擬現(xiàn)實或3D眼鏡才能充分享受視覺沉浸式體驗。由于計算機制是通過專門的邊緣服務(wù)器離線處理的，因此邊緣計算和人工智能可以減小眼鏡的尺寸。

　　4) 智能音箱和家庭助理

　　亞馬遜的Alexa和Google Home等智能家居助手在當(dāng)今依賴人工智能的世界中很流行。如您所料，此類設(shè)備和系統(tǒng)使用邊緣AI增強的速度和數(shù)據(jù)移動性，使智能家居的概念更加可行和可實施。

　　正如開頭所說，人工智能幾乎適用于任何類型的數(shù)字操作。Edge AI采用AI的概念并以多種不同方式改進技術(shù)。作為下一個進化階段，邊緣人工智能有望使該技術(shù)比現(xiàn)在更加普遍。