近年來，人工智能的采用率大幅增長。隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序和使用比以前更多設(shè)備的客戶的增加，企業(yè)將人工智能的智能更貼近客戶已成為明智之舉。這就是AI邊緣計(jì)算發(fā)揮作用的地方。

隨著我們在本文中進(jìn)一步深入，我們將研究AI邊緣計(jì)算的不同方面以及該技術(shù)必須為企業(yè)提供的好處。

什么是邊緣人工智能？

人工智能在很大程度上依賴于復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠?jì)算?，F(xiàn)在，邊緣計(jì)算所做的是它建立了一種新的時(shí)代計(jì)算方法，使人工智能更接近數(shù)據(jù)生成和計(jì)算發(fā)生的地方。這種人工智能和邊緣計(jì)算的結(jié)合催生了一個(gè)新的領(lǐng)域，即邊緣計(jì)算人工智能。

該技術(shù)能夠創(chuàng)建更快的洞察力和計(jì)算、更高的安全性和更好的操作控制。這樣做的結(jié)果是，它有助于創(chuàng)建性能要求高的 AI 應(yīng)用程序，同時(shí)降低運(yùn)營成本。

這項(xiàng)技術(shù)的最佳之處在于，它支持深度學(xué)習(xí)過程、機(jī)器學(xué)習(xí)的自主采用，并在物聯(lián)網(wǎng) (IoT)設(shè)備本身上引入高級算法，完全遠(yuǎn)離云服務(wù)。但是，依賴云，云計(jì)算和AI邊緣計(jì)算架構(gòu)有什么區(qū)別嗎？

云計(jì)算和邊緣人工智能通常不可互換，因?yàn)樗鼈兌加懈髯缘膽?yīng)用程序和優(yōu)勢。當(dāng)您處理時(shí)間敏感的數(shù)據(jù)、在需要本地存儲(chǔ)的偏遠(yuǎn)地區(qū)執(zhí)行流程以及操作智能設(shè)備時(shí)，就會(huì)使用邊緣 AI 架構(gòu)。限制包括高計(jì)算能力、深度學(xué)習(xí)框架的限制以及多個(gè)推理硬件的存在。

另一方面，云計(jì)算可以通過云計(jì)算強(qiáng)大的計(jì)算能力來實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程設(shè)備上的處理。雖然云提供了更多的設(shè)計(jì)和架構(gòu)選項(xiàng)，但它降低了高級處理所需的功耗。

邊緣人工智能如何工作？

邊緣計(jì)算應(yīng)用場景

一臺(tái)機(jī)器要查看、檢測物體、理解語音、駕駛汽車或復(fù)制其他人類技能，它們將不得不模仿人類智能。這就是人工智能的用武之地。人工智能使用一種稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來復(fù)制認(rèn)知。通過接受不同版本的問題及其答案，這些被訓(xùn)練來回答特定問題。

由于訓(xùn)練模型需要大量數(shù)據(jù)，因此也稱為“深度學(xué)習(xí)”的訓(xùn)練過程在數(shù)據(jù)中心內(nèi)運(yùn)行。一旦訓(xùn)練完成，算法就變成了一個(gè)可以回答問題的“推理引擎”。

在邊緣人工智能部署的情況下，這個(gè)推理引擎在醫(yī)院、汽車、工廠、家庭和衛(wèi)星等不同地點(diǎn)的設(shè)備上運(yùn)行。一旦 AI 發(fā)現(xiàn)問題，數(shù)據(jù)就會(huì)上傳到云端進(jìn)行訓(xùn)練，從而取代推理引擎。這個(gè)循環(huán)對改善模型性能產(chǎn)生了重大影響；一旦部署了AI邊緣計(jì)算模型，它們就會(huì)變得更加智能。

邊緣人工智能有什么好處？

邊緣計(jì)算 AI 具有一系列優(yōu)勢?，F(xiàn)在，無論這些是什么，它們都傾向于更好的流程和客戶體驗(yàn)。

1.數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理

AI邊緣計(jì)算的最大好處是該技術(shù)為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器所在的邊緣帶來了高性能計(jì)算能力。

人工智能邊緣計(jì)算技術(shù)可以直接在現(xiàn)場設(shè)備上添加人工智能用例。最常見的AI邊緣計(jì)算示例可以從軟件如何在自動(dòng) AI邊緣計(jì)算應(yīng)用程序（如自動(dòng)駕駛汽車）中借助深度學(xué)習(xí)算法處理數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)中看到。

當(dāng)結(jié)合到自動(dòng)駕駛汽車中時(shí)，該技術(shù)可以在幾毫秒內(nèi)處理數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)防止事故發(fā)生。

2.更好的隱私

在邊緣人工智能的情況下，數(shù)據(jù)處理活動(dòng)在邊緣計(jì)算機(jī)的本地執(zhí)行。正因?yàn)槿绱?，更少的?shù)據(jù)被發(fā)送到云端，從而降低了數(shù)據(jù)處理不當(dāng)或被盜用的風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)在，由于數(shù)據(jù)是在設(shè)備附近收集和處理的，因此傳輸更少，從而提高了數(shù)據(jù)安全性。

3. 降低互聯(lián)網(wǎng)帶寬

由于邊緣計(jì)算人工智能在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，因此企業(yè)可以在互聯(lián)網(wǎng)帶寬上節(jié)省大量資金，因?yàn)橥ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)更少。

如果您使用 Amazon AWS AI 服務(wù)來滿足您的業(yè)務(wù)需求，您就會(huì)知道在云中執(zhí)行 AI 流程的成本有多大。借助 AI邊緣計(jì)算，可以將云保留為僅用于分析所需的后處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫。

4.耗電量少

使用邊緣人工智能解決方案，因?yàn)閿?shù)據(jù)是在本地處理的，企業(yè)可以節(jié)省大量能源成本，因?yàn)樗麄儾槐乇３峙c云的連接以在邊緣平臺(tái)和云之間來回傳輸數(shù)據(jù)。此外，大多數(shù)邊緣計(jì)算設(shè)備都具有功耗和效率特性。

這里需要考慮的重要一點(diǎn)是，由于大多數(shù)邊緣應(yīng)用程序部署在遠(yuǎn)程環(huán)境中，邊緣計(jì)算機(jī)有必要平衡性能和功率。

5. 響應(yīng)速度更快

邊緣人工智能技術(shù)傾向于在本地處理數(shù)據(jù)，與設(shè)備收集數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理并等待發(fā)回的云計(jì)算相比，它的響應(yīng)速度要快得多。

所有這些都發(fā)生在毫秒的處理時(shí)間內(nèi)。這導(dǎo)致邊緣人工智能解決方案采取加速行動(dòng)并做出更快的決策。這導(dǎo)致需要即時(shí)反饋的應(yīng)用程序，如智能自動(dòng)化、自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人技術(shù)。