什麼是邊緣人工智能入門

近年來，人工智能的採用率大幅增長。 隨著業務數據、物聯網應用程序和使用比以前更多設備的客戶的增加，企業將人工智能的智能更貼近客戶已成為明智之舉。 這就是 Edge AI 發揮作用的地方。

隨著我們在本文中進一步深入，我們將研究 Edge AI 的不同方面以及該技術必須為企業提供的好處。 但首先，我們來看看 Edge AI 市場。

什麼是邊緣人工智能？

人工智能在很大程度上依賴於復雜機器學習算法和數據傳輸的計算。 現在，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據生成和計算發生的地方。 這種人工智能和邊緣計算的結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。 這樣做的結果是，它有助於創建性能要求高的 AI 應用程序，同時降低運營成本。

這項技術的最佳之處在於，它支持深度學習過程、機器學習的自主採用，並在物聯網 (IoT)設備本身上引入高級算法，完全遠離雲服務。 但是，依賴雲，雲計算和Edge AI架構有什麼區別嗎？

雲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勢。 當您處理時間敏感的數據、在需要本地存儲的偏遠地區執行流程以及操作智能設備時，就會使用邊緣 AI 架構。 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，雲計算可以通過雲計算強大的計算能力來實現遠程設備上的處理。 雖然雲提供了更多的設計和架構選項，但它降低了高級處理所需的功耗。

邊緣人工智能如何工作？

一台機器要查看、檢測物體、理解語音、駕駛汽車或複制其他人類技能，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網絡的數據結構來複製認知。 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。

由於訓練模型需要大量數據，因此也稱為“深度學習”的訓練過程在數據中心內運行。 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，這個推理引擎在醫院、汽車、工廠、家庭和衛星等不同地點的設備上運行。 一旦 AI 發現問題，數據就會上傳到雲端進行訓練，從而取代推理引擎。 這個循環對改善模型性能產生了重大影響； 一旦部署了 Edge AI 模型，它們就會變得更加智能。

邊緣人工智能有什麼好處？

邊緣計算 AI 具有一系列優勢。 現在，無論這些是什麼，它們都傾向於更好的流程和客戶體驗。

1.數據的實時處理

Edge AI 的最大好處是該技術為物聯網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場設備上添加人工智能用例。 最常見的 Edge AI 示例可以從軟件如何在自動 Edge AI 應用程序（如自動駕駛汽車）中藉助深度學習算法處理數據和機器學習中看到。

當結合到自動駕駛汽車中時，該技術可以在幾毫秒內處理數據，實時防止事故發生。

2.更好的隱私

在邊緣人工智能的情況下，數據處理活動在邊緣計算機的本地執行。 正因為如此，更少的數據被發送到雲端，從而降低了數據處理不當或被盜用的風險。

現在，由於數據是在設備附近收集和處理的，因此傳輸更少，從而提高了數據安全性。

3. 降低互聯網帶寬

由於邊緣計算人工智能在本地進行數據處理，因此企業可以在互聯網帶寬上節省大量資金，因為通過互聯網傳輸的數據更少。

如果您使用 Amazon AWS AI 服務來滿足您的業務需求，您就會知道在雲中執行 AI 流程的成本有多大。 借助 Edge AI，可以將雲保留為僅用於分析所需的後處理數據的存儲庫。

4.耗電量少

使用邊緣人工智能解決方案，因為數據是在本地處理的，企業可以節省大量能源成本，因為他們不必保持與雲的連接以在邊緣平台和雲之間來回傳輸數據。 此外，大多數邊緣計算設備都具有功耗和效率特性。

這裡需要考慮的重要一點是，由於大多數邊緣應用程序部署在遠程環境中，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於在本地處理數據，與設備收集數據、將數據發送到雲端進行處理並等待發回的雲計算相比，它的響應速度要快得多。

所有這些都發生在毫秒的處理時間內。 這導致邊緣人工智能解決方案採取加速行動並做出更快的決策。 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。

Edge AI 的用例有哪些？

邊緣人工智能解決方案是人工智能和邊緣計算結合的結果。 這種組合旨在使深度學習人工智能算法的設施更接近表面。 可以在一系列行業和用例中看到邊緣 AI 應用程序的採用。 讓我們看一些頂級的 Edge AI 示例。

製造業

需要與精密製造合作的工廠，以確保產品具有完全的安全性和準確性。 現在，當您在混合中添加 Edge AI 時，您可以確保工廠車間高效且安全。 通過包含機器視覺，您可以以驚人的精度監控產品質量。 它還有助於產品自動化和機械故障預測。

寶潔公司以檢查相機的方式使用該技術。 通過分析從地面攝像頭收集的視頻，它可以防止缺陷從工廠流出。

零售

很少有零售公司會錯過客戶分析。 然而，在它的核心，客戶分析主要依賴於數字化的一切——他們的觀點、他們離開網站的位置、他們何時購買了什麼等等。對於實體企業來說，這種分析通常僅限於收據。

Edge AI 通過視頻分析改變了這一點。 通過將計算能力帶到商店附近，它能夠從商店視頻中提取關鍵數據，包括訪客的快樂程度、他們在尋找什麼、他們重視什麼——顏色、價格、尺寸、觸感等。

智慧醫院

在醫學領域採用邊緣計算和人工智能將有助於幫助和促進患者護理，同時提高運營效率。

Edge AI 應用程序有助於提高數據安全性，這是醫院更好地運作所必需的。 醫療行業可以採用 Edge AI 來執行以下任務：

• 高精度熱篩分
• 庫存管理
• 遠程監控患者
• 疾病預測

無人機

在建築、交通監控和製圖等一系列事件中可以看到無人機中 Edge AI 的用例。 無人機致力於視覺搜索、圖像識別和物體識別、跟踪。 當人工智能被添加到技術中時，它能夠對通過模仿人類搜索行為收集的數據賦予意義。

Edge AI 在無人機中的應用將使數據能夠得到有效分析。 它還將有助於實時跟踪、預測性維護、對象識別和人臉識別。

交通

Edge AI 在傳輸和流量領域有大量用例。 例如，飛機和自主船舶會生成大量數據，正確快速地分析這些數據可以提高安全性。 該技術的另一個例子可以在幫助計算乘客人數和最準確地定位最近的車輛的技術中看到。

活力

能源領域已經確定了智能電網如何產生大量數據。 不僅如此。 智能電網可以為需求彈性提供動力，監控消耗，適當利用可再生能源，甚至分散能源生產。 然而，實現所有這些需要網格在設備之間進行通信，當數據在設備和傳統雲服務之間傳輸時，這會延遲。 這就是 Edge AI 派上用場的地方。

所以這裡是頂級用例或邊緣人工智能應用程序。 然而，這些只是該技術的表面應用，現實情況是它在每個可以採用人工智能的用例中都有一席之地。

既然我們已經研究了 Edge AI 的基礎知識，以及AI 軟件開發公司所解決的用例是什麼，那麼如果不研究該技術帶來的挑戰，這本入門書仍然是不完整的。 一旦我們涵蓋了 Edge AI 的“期望”，我們就會開始討論這個問題。

邊緣人工智能的未來是什麼？

Edge AI 的增長明顯上升。 然而，這僅僅是開始。 該領域已經形成了許多趨勢。 讓我們看看他們。

Edge AI 的管理將是一項 IT 任務。 儘管 Edge AI 正在興起，但它們的部署仍然具有挑戰性。 為了進入生產階段，該技術將由 IT 部門管理。 在模型的管理、安全性和可擴展性方面，它們可以被視為正確的聯繫點。

邊緣人工智能和工業物聯網的融合。 在人工智能採用方面，製造業，尤其是那些結合了物聯網的行業，成為該領域的佼佼者。 在未來的幾年裡，我們準備看到 IIoT 和 Edge AI 在傳感器和攝像頭的用例中的合併，用於檢查、預防性和預測性維護。

在邊緣數據中心崛起。 到 2024 年，將在邊緣部署超過500 萬台服務器。 由於以下一系列因素，這些數據中心的數量只會增加：

• 5G網絡
• 物聯網擴散
• SDN和NFV技術
• 帶有 AR 和 VR 的視頻流

需求只會在較低延遲、間歇性連接問題以及更靠近最終用戶的數據存儲等設施的支持下增加。

採用 Edge AI 有哪些挑戰？

雖然 Edge AI 的實施非常有利，但它也帶來了挑戰。 有許多因素使該技術難以實施。

1、硬件缺乏標準

邊緣計算嚴重依賴硬件。 更糟糕的是，當今市場上可用的 Edge AI 硬件沒有任何標準化單元。 此外，還有許多必須考慮的因素，例如用例、功耗、內存需求、處理器等。

2.多元素融合

硬件是人工智能模型的元素之一。 開發人員使用多個模型和框架來創建應用程序的情況並不少見。 然而，這種整合可能具有挑戰性。 此外，企業還可能會利用需要與用於邊緣人工智能的軟件和硬件進行全新集成的第三方平台。

3. 專業知識有限

邊緣人工智能應用程序在不斷發展，它正在被採用的每個行業也是如此。 跟上這一需求需要具備所有最新硬件選擇、工具集成、部署和測試模型優化以部署和測試等方面的專業知識。尋找一支不僅具備 Edge AI 專業知識而且還具備改變技術堆棧可能是一個挑戰。

解決這些挑戰需要一支熟練的團隊，他們在處理邊緣設備和跨行業的大量邊緣人工智能用例方面具有專業知識。 好吧，你不必看得很遠。 Appinventiv 已幫助超過 25 家各行各業的企業探索 Edge AI 的力量，並在不同的用例中使用它們。 想討論你的想法？ 立即聯繫我們的 AI 專家團隊！