邊緣人工智能融合了當今數字化轉型時代的兩項新興技術——邊緣計算和人工智能（AI）。作為其中的一部分，人工智能應用要么直接部署在設備上，要么部署在靠近設備的服務器上。因此，它被稱為邊緣邊緣人工智能。
人工智能計算發(fā)生在網絡邊緣，靠近數據的實際位置，而不是數據中心或云計算服務器。當互聯(lián)網可以到達世界最偏遠的角落時，我們不能將網絡的邊緣限制在任何位置。因此，該地點可以是工廠，甚至是零售店。我們完全被智能手機、自動機器甚至交通信號燈等設備包圍。
邊緣人工智能的重要性
人工智能領域的突破性發(fā)展、物聯(lián)網設備的不斷普及以及邊緣計算的強大功能，共同釋放了邊緣人工智能的真正潛力。這自動打開了我們以前無法想象的新機會的大門，在高速公路上駕駛自動汽車，智能農業(yè)，甚至實現(xiàn)實時、準確的診斷。
如今的企業(yè)確實明白需要讓設備更貼近客戶并滿足他們的需求。這就是為什么邊緣人工智能市場在不久的將來，會出現(xiàn)高增長的主要原因。目前，全球組織的大部分工作職能都有能力利用邊緣人工智能。事實上，邊緣人工智能應用已經準備好改善我們的日常生活，無論是在家里、在工作中還是在交通中。
數據是當今時代保持企業(yè)運轉的燃料。各種技術應用每天都會生成約2.5萬億字節(jié)的數據。因此，最重要的問題是：“在哪里以及如何處理數據？”這正是云人工智能和邊緣人工智能的切入點。使用人工智能和機器學習(ML)，有助于部署這兩種架構進行數據處理。以下是云和邊緣人工智能的區(qū)別：
延遲：它衡量網絡的響應能力，即請求發(fā)起和響應之間的時間差。對于自動駕駛汽車等需要實時響應的應用來說，云人工智能的效率不夠高。
連接性：連續(xù)連接和實時處理對于邊緣人工智能提供的安全關鍵型應用至關重要。自動駕駛汽車或智能家居需要全天候連接，因為即使是最輕微的延遲也可能導致意想不到的后果。
處理能力：云端的處理能力超過邊緣設備。邊緣設備的更換或升級也很困難。
安全性：由于數據的現(xiàn)場存儲，邊緣人工智能設備有助于提供更好的隱私和安全性。與云人工智能不同，邊緣人工智能避免了在源和接收器之間來回移動，因為信息是本地可用的。因此，邊緣人工智能更適合認證設備的需求。
能源利用：邊緣設備需要更多能源。然而，對于云來說，能源消耗限制可以忽略不計或沒有。
盡管邊緣人工智能和云人工智能之間存在差異，但這兩種技術都是相輔相成的，不會在彼此的道路上造成障礙。
邊緣人工智能技術如何運作？
在邊緣人工智能中，存儲的一部分數據被從主數據中心取出，并移至更靠近數據源的位置。在這里，機器學習(ML)算法用于在數據生成區(qū)域，可能是智能城市、車間或零售店內進行數據處理和分析?；ヂ?lián)網連接對于流程的完成并不重要，實時決策在幾毫秒內完成。
在邊緣發(fā)生的流程輸出，可以是實時預測、預測或業(yè)務洞察被發(fā)送到主數據中心。通過這種方式，邊緣人工智能獲取最接近用戶接觸點的數據，無論是計算機、邊緣服務器還是物聯(lián)網設備。例如，當用戶與Alexa或Google進行交流時，語音記錄會被發(fā)送到邊緣網絡，該網絡進一步通過人工智能發(fā)送到文本，并相應地處理響應。
邊緣人工智能的優(yōu)點和缺點
與任何其他技術一樣，邊緣人工智能也有其優(yōu)點和缺點，每個用戶在選擇它之前都必須權衡利弊。讓我們分開并理解兩者：
優(yōu)點
提高響應能力：與等待數據收集、處理和發(fā)送回的任何設備不同，利用邊緣人工智能進行本地數據處理可以更快地做出決策，并且以行動為導向。
減少帶寬：邊緣人工智能在本地處理數據，從而減少通過互聯(lián)網發(fā)送的數據量。這也有助于節(jié)省互聯(lián)網帶寬。
隱私增強：邊緣人工智能確保數據不被泄露。它可以幫助數據所有者更好地控制與誰共享的數據。在邊緣網絡中處理和存儲數據允許過濾不必要的、無關的和冗余的數據。因此，只有關鍵數據才會進一步發(fā)送到云端。
缺點
成本和存儲：存儲容量的增加會導致本地成本的增加。此外，傳統(tǒng)的IT基礎設施也被升級或替換以管理邊緣設備，這又涉及到成本。
數據丟失：在實施過程中，必須仔細規(guī)劃邊緣人工智能系統(tǒng)，以避免數據丟失。大多數邊緣設備都會丟棄不相關的數據。但如果錯誤地丟棄相關數據，則會導致不必要的損失和分析的不一致。
邊緣人工智能：為什么是現(xiàn)在？
目前，商業(yè)價值是在邊緣上創(chuàng)造的。只有邊緣人工智能才能以經濟高效的方式，將原始數據轉換為可操作的見解。預測到2025年，企業(yè)擁有的75%的數據的創(chuàng)建和處理將在數據中心或云之外進行。此外，2023年，43%的人工智能任務將在邊緣設備上執(zhí)行。
智能與機器的日益密切關系推動了要求苛刻的AIoT系統(tǒng)的效率。這減少了失敗的可能性，提高了成本和延遲。更大的功率和容量，更快地接入廣泛的網絡，以及更智能的機器的出現(xiàn)，為未來改變生活的人工智能機會打開了大門。
邊緣人工智能用例
作為當今時代最強大的技術力量之一，人工智能將徹底改變全球最大的行業(yè)。無論是交通、醫(yī)療保健、制造還是金融，邊緣人工智能正在推動一切，例如：
智能預測：在能源領域，邊緣人工智能有助于結合天氣模式、歷史數據和其他細節(jié)來開發(fā)復雜的模擬，以促進能源的生成、分配和管理。
預測性維護：邊緣人工智能快速檢測異常并預測機器發(fā)生故障的時間，在設備上安裝傳感器有助于提前通知管理層。由于手頭的問題得到了盡早解決，因此可以減少停機成本。
人工智能醫(yī)療設備：人工智能醫(yī)療設備將提高精確醫(yī)療任務的效率，如熱篩查、遠程監(jiān)控、疾病預測和庫存管理。
虛擬助理：零售商旨在通過引入語音訂單來改善客戶的數字體驗。通過語音訂購，可以更輕松地使用智能移動設備搜索產品、詢問相關信息和在線下訂單。
邊緣技術的未來
邊緣技術已經到來，隨著處理器變得更強大、更便宜的存儲變得可用以及網絡訪問的改進，邊緣技術在未來為各行業(yè)帶來了許多動態(tài)機遇。邊緣人工智能將沐浴在衛(wèi)星網狀網絡和5G等先進網絡的光輝之中。此外，物聯(lián)網設備的使用不斷增加，以及機器學習基礎設施的可用性有助于企業(yè)利用人工智能。它還提供了其他好處，例如訪問實時洞察、降低成本和增強隱私。我們生活的任何方面都不可能不受邊緣人工智能的影響。它有能力改善氣候，增進我們的健康，減少路怒癥等等。
邊緣人工智能的未來也有陰暗面，邊緣解決方案將需要多個供應商，這增加了復雜性。任何新的智能設備、網絡連接，甚至服務器都容易受到黑客的攻擊。此外，邊緣技術還容易出現(xiàn)可持續(xù)性問題，因為硬件數量的增加會導致更高的能耗、更多的熱量和電子浪費。
常見問題解答
邊緣人工智能的優(yōu)勢是什么？
邊緣人工智能有助于使計算能力更接近設備，即物聯(lián)網和傳感器所在的地方。這有利于人工智能應用運行深度學習（DL）和機器學習（ML）算法。
邊緣計算和人工智能一樣嗎？
邊緣計算和人工智能都是最近成為流行語的未來技術。然而，將它們放在一起考慮會更好，邊緣計算是幫助人工智能提供性能和降低成本的推動者，同樣，人工智能是邊緣計算的重要用例。
什么是邊緣人工智能硬件？
它是一組用于驅動和處理基于人工智能的設備和機器人的許多設備。這些小工具通過處理硬件中的信息來協(xié)調、管理人工智能小工具。
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