邊緣人工智能如今有很多應(yīng)用，包括面部識別、自動駕駛汽車、可穿戴醫(yī)療設(shè)備，以及通過智能手機訪問的實時交通更新等。事實表明，邊緣計算使人工智能設(shè)備能夠更好地預(yù)測未來并做出更明智的決定，而不需要將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_處理，這為下一代人工智能帶來了無限可能。 

很多企業(yè)正在考慮將邊緣計算、云計算和人工智能相結(jié)合，以應(yīng)對新冠疫情發(fā)生之后帶來的勞動力短缺、通貨膨脹、供應(yīng)鏈不確定等各種問題。

人工智能通常部署在云平臺上，在那里可以處理大量的數(shù)據(jù)，并消耗大量的計算資源。然而，數(shù)據(jù)并不都需要在云平臺中存儲和處理。與其相反，邊緣人工智能可以更可靠、更快、更安全地在智能手機、筆記本電腦、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)設(shè)備、車輛等智能設(shè)備上處理數(shù)據(jù)，并快速促進決策。對于那些在幾乎沒有網(wǎng)絡(luò)連接的地區(qū)開展業(yè)務(wù)的企業(yè)，這項技術(shù)無疑是它們的最佳選擇。

邊緣計算的價值不僅僅是降低延遲 

如今，全球有數(shù)十億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（例如手機、智能電視、汽車、電腦、攝像頭）正在收集和處理大量數(shù)據(jù)。盡管這些令人振奮的數(shù)字帶來了巨大的優(yōu)勢，但它也暴露出新的弱點。邊緣人工智能可以快速處理這些設(shè)備的數(shù)據(jù)，減少傳輸?shù)皆破脚_處理的數(shù)據(jù)量。此外，由于數(shù)據(jù)是在本地創(chuàng)建和處理的，它提供了更好的安全性和隱私性，可以有效地防止入侵。

邊緣計算帶來的另一個顯著好處是實時分析，這在許多用例中都很明顯，是許多企業(yè)采用率上升的主要驅(qū)動因素。這得益于數(shù)據(jù)在本地硬件或附近的服務(wù)器上處理、分析和存儲，而不用發(fā)送到云平臺。邊緣計算的網(wǎng)關(guān)還會減少帶寬，因為邊緣設(shè)備只傳輸與計算相關(guān)的數(shù)據(jù)量，確保傳輸?shù)皆破脚_的帶寬不會超負荷。 

邊緣人工智能計算的應(yīng)用愈加廣泛

雖然邊緣人工智能是一項相對較新的技術(shù)，但它在各個垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域的影響力越來越大。最近備受關(guān)注的“工業(yè)4.0”正在通過在生產(chǎn)線的各個階段利用人工智能和分析來改變運營方式。在邊緣采用人工智能技術(shù)，將使機器能夠做出明智的決策，監(jiān)控部件出現(xiàn)的故障，并發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的異常情況。

邊緣計算在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。它通過使用計算機視覺和來自其他傳感器的信息，實現(xiàn)對病房和患者身體狀況的自主監(jiān)控。醫(yī)療保健專業(yè)人員可以利用人工智能在成像測試中檢測心血管異常，發(fā)現(xiàn)骨骼錯位、組織損傷和骨折，從而做出治療選擇或進行手術(shù)。

事實證明，這項技術(shù)對汽車行業(yè)來說也是一個福音。如今，汽車制造商正在使用所有類型車輛收集的大量數(shù)據(jù)來識別和檢測道路上的物體，從而提高乘客的安全性和舒適性。邊緣人工智能計算支持的實時處理數(shù)據(jù)有助于避免與行人或其他車輛相撞。

技術(shù)創(chuàng)新正在推動各個領(lǐng)域的業(yè)務(wù)發(fā)展，其中包括能源的智能預(yù)測、制造業(yè)的未來預(yù)測和零售的虛擬助手。智能手推車和智能結(jié)賬系統(tǒng)等自主購物系統(tǒng)使零售商能夠利用嵌入式視覺改善消費者體驗。此外，視頻分析解決方案在建筑和建筑行業(yè)的采用率不斷提高，主流市場玩家正面臨更多的創(chuàng)收機會。 

邊緣人工智能計算領(lǐng)域的投資持續(xù)增長 

在市場競爭中取得領(lǐng)先的唯一方法就是主動出擊并投資技術(shù)。邊緣人工智能如此重要，以至于像谷歌、IBM和亞馬遜這樣的科技巨頭都在大力投資開發(fā)他們的邊緣計算設(shè)備。

中國的企業(yè)也很積極，最近的邊緣計算專利申請數(shù)量證明了中國在這方面的快速創(chuàng)新。5G的迅速普及，以及對智能電網(wǎng)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等應(yīng)用場景的追求推動這方面的創(chuàng)新。許多中人工智能處理器初創(chuàng)公司正在籌集資金，以進入尖端人工智能硬件市場。 

國際上這方面的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新也如火如荼。例如荷蘭芯片生產(chǎn)商Axelera AI B.V.在一輪早期融資中籌集了2700萬美元，以開發(fā)一種支撐數(shù)據(jù)中心以外或網(wǎng)絡(luò)邊緣人工智能應(yīng)用的芯片。另一家名為Spot AI的公司最近也籌集了4000萬美元，用于開發(fā)更智能的監(jiān)控攝像頭技術(shù)。

這一切還只是開始，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的擴展、5G技術(shù)的普及、并行計算的改進和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)成熟，都將促進邊緣人工智能和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建。

總之，盡管邊緣人工智能仍處于初級階段，但其未來發(fā)展和潛在用途是無限的。企業(yè)可以將邊緣人工智能集成到運營運維的多種流程中，從實時數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中實現(xiàn)降本提質(zhì)增效的業(yè)務(wù)價值，同時加強安全和隱私，減少網(wǎng)絡(luò)延遲，降低帶寬成本。