什么是边缘人工智能入门

近年来，人工智能的采用率大幅增长。 随着业务数据、物联网应用程序和使用比以前更多设备的客户的增加，企业将人工智能的智能更贴近客户已成为明智之举。 这就是 Edge AI 发挥作用的地方。

随着我们在本文中进一步深入，我们将研究 Edge AI 的不同方面以及该技术必须为企业提供的好处。 但首先，我们来看看 Edge AI 市场。

什么是边缘人工智能？

人工智能在很大程度上依赖于复杂机器学习算法和数据传输的计算。 现在，边缘计算所做的是它建立了一种新的时代计算方法，使人工智能更接近数据生成和计算发生的地方。 这种人工智能和边缘计算的结合催生了一个新的领域，即边缘计算人工智能。

该技术能够创建更快的洞察力和计算、更高的安全性和更好的操作控制。 这样做的结果是，它有助于创建性能要求高的 AI 应用程序，同时降低运营成本。

这项技术的最佳之处在于，它支持深度学习过程、机器学习的自主采用，并在物联网 (IoT)设备本身上引入高级算法，完全远离云服务。 但是，依赖云，云计算和Edge AI架构有什么区别吗？

云计算和边缘人工智能通常不可互换，因为它们都有各自的应用程序和优势。 当您处理时间敏感的数据、在需要本地存储的偏远地区执行流程以及操作智能设备时，就会使用边缘 AI 架构。 限制包括高计算能力、深度学习框架的限制以及多个推理硬件的存在。

另一方面，云计算可以通过云计算强大的计算能力来实现远程设备上的处理。 虽然云提供了更多的设计和架构选项，但它降低了高级处理所需的功耗。

边缘人工智能如何工作？

一台机器要查看、检测物体、理解语音、驾驶汽车或复制其他人类技能，它们将不得不模仿人类智能。 这就是人工智能的用武之地。人工智能使用一种称为深度神经网络的数据结构来复制认知。 通过接受不同版本的问题及其答案，这些被训练来回答特定问题。

由于训练模型需要大量数据，因此也称为“深度学习”的训练过程在数据中心内运行。 一旦训练完成，算法就变成了一个可以回答问题的“推理引擎”。

在边缘人工智能部署的情况下，这个推理引擎在医院、汽车、工厂、家庭和卫星等不同地点的设备上运行。 一旦 AI 发现问题，数据就会上传到云端进行训练，从而取代推理引擎。 这个循环对改善模型性能产生了重大影响； 一旦部署了 Edge AI 模型，它们就会变得更加智能。

边缘人工智能有什么好处？

边缘计算 AI 具有一系列优势。 现在，无论这些是什么，它们都倾向于更好的流程和客户体验。

1.数据的实时处理

Edge AI 的最大好处是该技术为物联网设备和传感器所在的边缘带来了高性能计算能力。

人工智能边缘计算技术可以直接在现场设备上添加人工智能用例。 最常见的 Edge AI 示例可以从软件如何在自动 Edge AI 应用程序（如自动驾驶汽车）中借助深度学习算法处理数据和机器学习中看到。

当结合到自动驾驶汽车中时，该技术可以在几毫秒内处理数据，实时防止事故发生。

2.更好的隐私

在边缘人工智能的情况下，数据处理活动在边缘计算机的本地执行。 正因为如此，更少的数据被发送到云端，从而降低了数据处理不当或被盗用的风险。

现在，由于数据是在设备附近收集和处理的，因此传输更少，从而提高了数据安全性。

3. 降低互联网带宽

由于边缘计算人工智能在本地进行数据处理，因此企业可以在互联网带宽上节省大量资金，因为通过互联网传输的数据更少。

如果您使用 Amazon AWS AI 服务来满足您的业务需求，您就会知道在云中执行 AI 流程的成本有多大。 借助 Edge AI，可以将云保留为仅用于分析所需的后处理数据的存储库。

4.耗电量少

使用边缘人工智能解决方案，因为数据是在本地处理的，企业可以节省大量能源成本，因为他们不必保持与云的连接以在边缘平台和云之间来回传输数据。 此外，大多数边缘计算设备都具有功耗和效率特性。

这里需要考虑的重要一点是，由于大多数边缘应用程序部署在远程环境中，边缘计算机有必要平衡性能和功率。

5. 响应速度更快

边缘人工智能技术倾向于在本地处理数据，与设备收集数据、将数据发送到云端进行处理并等待发回的云计算相比，它的响应速度要快得多。

所有这些都发生在毫秒的处理时间内。 这导致边缘人工智能解决方案采取加速行动并做出更快的决策。 这导致需要即时反馈的应用程序，如智能自动化、自动驾驶汽车和机器人技术。

Edge AI 的用例有哪些？

边缘人工智能解决方案是人工智能和边缘计算结合的结果。 这种组合旨在使深度学习人工智能算法的设施更接近表面。 可以在一系列行业和用例中看到边缘 AI 应用程序的采用。 让我们看一些顶级的 Edge AI 示例。

制造业

需要与精密制造合作的工厂，以确保产品具有完全的安全性和准确性。 现在，当您在混合中添加 Edge AI 时，您可以确保工厂车间高效且安全。 通过包含机器视觉，您可以以惊人的精度监控产品质量。 它还有助于产品自动化和机械故障预测。

宝洁公司以检查相机的方式使用该技术。 通过分析从地面摄像头收集的视频，它可以防止缺陷从工厂流出。

零售

很少有零售公司会错过客户分析。 然而，在它的核心，客户分析主要依赖于数字化的一切——他们的观点、他们离开网站的位置、他们何时购买了什么等等。对于实体企业来说，这种分析通常仅限于收据。

Edge AI 通过视频分析改变了这一点。 通过将计算能力带到商店附近，它能够从商店视频中提取关键数据，包括访客的快乐程度、他们在寻找什么、他们重视什么——颜色、价格、尺寸、触感等。

智慧医院

在医学领域采用边缘计算和人工智能将有助于帮助和促进患者护理，同时提高运营效率。

Edge AI 应用程序有助于提高数据安全性，这是医院更好地运作所必需的。 医疗行业可以采用 Edge AI 来执行以下任务：

• 高精度热筛分
• 库存管理
• 远程监控患者
• 疾病预测

无人机

在建筑、交通监控和制图等一系列事件中可以看到无人机中 Edge AI 的用例。 无人机致力于视觉搜索、图像识别和物体识别、跟踪。 当人工智能被添加到技术中时，它能够对通过模仿人类搜索行为收集的数据赋予意义。

Edge AI 在无人机中的应用将使数据能够得到有效分析。 它还将有助于实时跟踪、预测性维护、对象识别和人脸识别。

交通

Edge AI 在传输和流量领域有大量用例。 例如，飞机和自主船舶会生成大量数据，正确快速地分析这些数据可以提高安全性。 该技术的另一个例子可以在帮助计算乘客人数和最准确地定位最近的车辆的技术中看到。

活力

能源领域已经确定了智能电网如何产生大量数据。 不仅如此。 智能电网可以为需求弹性提供动力，监控消耗，适当利用可再生能源，甚至分散能源生产。 然而，实现所有这些需要网格在设备之间进行通信，当数据在设备和传统云服务之间传输时，这会延迟。 这就是 Edge AI 派上用场的地方。

所以这里是顶级用例或边缘人工智能应用程序。 然而，这些只是该技术的表面应用，现实情况是它在每个可以采用人工智能的用例中都有一席之地。

既然我们已经研究了 Edge AI 的基础知识，以及AI 软件开发公司解决的用例是什么，那么如果不研究该技术带来的挑战，入门书仍然不完整。 一旦我们涵盖了 Edge AI 的“期望”，我们就会开始讨论这个问题。

边缘人工智能的未来是什么？

Edge AI 的增长明显上升。 然而，这仅仅是开始。 该领域已经形成了许多趋势。 让我们看看他们。

Edge AI 的管理将是一项 IT 任务。 尽管 Edge AI 正在兴起，但它们的部署仍然具有挑战性。 为了进入生产阶段，该技术将由 IT 部门管理。 在模型的管理、安全性和可扩展性方面，它们可以被视为正确的联系点。

边缘人工智能和工业物联网的融合。 在人工智能采用方面，制造业，尤其是那些结合了物联网的行业，成为该领域的佼佼者。 在未来的几年里，我们准备看到 IIoT 和 Edge AI 在传感器和摄像头的用例中的合并，用于检查、预防性和预测性维护。

在边缘数据中心崛起。 到 2024 年，将在边缘部署超过500 万台服务器。 由于以下一系列因素，这些数据中心的数量只会增加：

• 5G网络
• 物联网扩散
• SDN和NFV技术
• 带有 AR 和 VR 的视频流

需求只会在较低延迟、间歇性连接问题以及更靠近最终用户的数据存储等设施的支持下增加。

采用 Edge AI 有哪些挑战？

虽然 Edge AI 的实施非常有利，但它也带来了挑战。 有许多因素使该技术难以实施。

1、硬件缺乏标准

边缘计算严重依赖硬件。 更糟糕的是，当今市场上可用的 Edge AI 硬件没有任何标准化单元。 此外，还有许多必须考虑的因素，例如用例、功耗、内存需求、处理器等。

2.多元素融合

硬件是人工智能模型的元素之一。 开发人员使用多个模型和框架来创建应用程序的情况并不少见。 然而，这种整合可能具有挑战性。 此外，企业还可能会利用需要与用于边缘人工智能的软件和硬件进行全新集成的第三方平台。

3. 专业知识有限

边缘人工智能应用程序在不断发展，它正在被采用的每个行业也是如此。 跟上这一需求需要具备所有最新硬件选择、工具集成、部署和测试模型优化以部署和测试等方面的专业知识。寻找一支不仅具备 Edge AI 专业知识而且还具备改变技术堆栈可能是一个挑战。

解决这些挑战需要一支熟练的团队，他们在处理边缘设备和跨行业的大量边缘人工智能用例方面具有专业知识。 好吧，你不必看得很远。 Appinventiv 已帮助超过 25 家各行各业的企业探索 Edge AI 的力量，并在不同的用例中使用它们。 想讨论你的想法？ 立即联系我们的 AI 专家团队！