近年來，人工智能的采用率大幅增長。隨著業(yè)務數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)應用程序和使用比以前更多設備的客戶的增加，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邊緣計算發(fā)揮作用的地方。

隨著我們在本文中進一步深入，我們將研究AI邊緣計算的不同方面以及該技術必須為企業(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雜機器學習算法和數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠嬎恪，F(xiàn)在，邊緣計算所做的是它建立了一種新的時代計算方法，使人工智能更接近數(shù)據(jù)生成和計算發(fā)生的地方。這種人工智能和邊緣計算的結(jié)合催生了一個新的領域，即邊緣計算人工智能。

該技術能夠創(chuàng)建更快的洞察力和計算、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 應用程序，同時降低運營成本。

這項技術的最佳之處在于，它支持深度學習過程、機器學習的自主采用，并在物聯(lián)網(wǎng) (IoT)設備本身上引入高級算法，完全遠離云服務。但是，依賴云，云計算和AI邊緣計算架構(gòu)有什么區(qū)別嗎？

云計算和邊緣人工智能通常不可互換，因為它們都有各自的應用程序和優(yōu)勢。當您處理時間敏感的數(shù)據(jù)、在需要本地存儲的偏遠地區(qū)執(zhí)行流程以及操作智能設備時，就會使用邊緣 AI 架構(gòu)。限制包括高計算能力、深度學習框架的限制以及多個推理硬件的存在。

另一方面，云計算可以通過云計算強大的計算能力來實現(xiàn)遠程設備上的處理。雖然云提供了更多的設計和架構(gòu)選項，但它降低了高級處理所需的功耗。

邊緣人工智能如何工作？

邊緣計算應用場景

一臺機器要查看、檢測物體、理解語音、駕駛汽車或復制其他人類技能，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)絡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來復制認知。通過接受不同版本的問題及其答案，這些被訓練來回答特定問題。

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

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

邊緣人工智能有什么好處？

邊緣計算 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。

1.數(shù)據(jù)的實時處理

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

人工智能邊緣計算技術可以直接在現(xiàn)場設備上添加人工智能用例。最常見的AI邊緣計算示例可以從軟件如何在自動 AI邊緣計算應用程序（如自動駕駛汽車）中借助深度學習算法處理數(shù)據(jù)和機器學習中看到。

當結(jié)合到自動駕駛汽車中時，該技術可以在幾毫秒內(nèi)處理數(shù)據(jù)，實時防止事故發(fā)生。

2.更好的隱私

在邊緣人工智能的情況下，數(shù)據(jù)處理活動在邊緣計算機的本地執(zhí)行。正因為如此，更少的數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端，從而降低了數(shù)據(jù)處理不當或被盜用的風險。

現(xiàn)在，由于數(shù)據(jù)是在設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

由于邊緣計算人工智能在本地進行數(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，因為通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)更少。

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

4.耗電量少

使用邊緣人工智能解決方案，因為數(shù)據(jù)是在本地處理的，企業(yè)可以節(jié)省大量能源成本，因為他們不必保持與云的連接以在邊緣平臺和云之間來回傳輸數(shù)據(jù)。此外，大多數(shù)邊緣計算設備都具有功耗和效率特性。

這里需要考慮的重要一點是，由于大多數(shù)邊緣應用程序部署在遠程環(huán)境中，邊緣計算機有必要平衡性能和功率。

5. 響應速度更快

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

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