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什么是邊緣 AI?

邊緣 AI 是 AI 應用程序在整個現(xiàn)實世界的設備中的部署,之所以稱其為“邊緣 AI”,是因為該 AI 計算是在位于網(wǎng)絡邊緣的用戶附近完成的,靠近數(shù)據(jù)所在的位置,而不是集中在云計算設施或私人數(shù)據(jù)中心之中。

   邊緣AI是AI應用程序在整個現(xiàn)實世界的設備中的部署,之所以稱其為“邊緣AI”,是因為該AI計算是在位于網(wǎng)絡邊緣的用戶附近完成的,靠近數(shù)據(jù)所在的位置,而不是集中在云計算設施或私人數(shù)據(jù)中心之中。

一、什么是邊緣 AI

  邊緣人工智能 (AI) 是邊緣計算的延伸,支持在端點設備上處理數(shù)據(jù)和算法。

  邊緣 AI 結(jié)合了兩種新興技術(shù):邊緣計算和人工智能 (AI)。但是邊緣計算的實現(xiàn)基于同一基本前提,即在本地而非遠程數(shù)據(jù)中心生成、收集、存儲、處理和管理數(shù)據(jù),而邊緣 AI 將這個概念完善到設備級,使用機器學習 (ML)模仿人類推理,到達用戶交互點,例如計算機、邊緣服務器或物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設備。通常,這些設備無需互聯(lián)網(wǎng)連接也可以運行并獨立做出決策。

  廣為人知的邊緣 AI 技術(shù)示例有虛擬助手,例如 Google Assistant、Apple 的 Siri 或 Amazon Alexa。用戶說“嘿”,這些工具就會識別和學習用戶所說的話(即機器學習),與基于云的應用編程接口 (API) 交互,并將所學的知識存儲在本地。

  智能家電、智能手機和可穿戴設備都是最常見的邊緣 AI 設備;消費級較低的產(chǎn)品,例如自動駕駛汽車、無人機、機器人和支持某種形式的視頻分析的監(jiān)控攝像頭也屬于邊緣 AI 設備。在每個示例中,設備會捕獲數(shù)據(jù),用于做出實時或近實時決策。以自動駕駛汽車為例,它使用視覺數(shù)據(jù)和其他類型的傳感器以及云計算,確定道路狀況,快速做出決策。道路狀況包括同一時間點的附近車輛和無生命的物體、行人和惡劣的天氣條件。

  總體而言,邊緣AI在不久的將來發(fā)展?jié)摿薮蟆P袠I(yè)研究數(shù)據(jù)預計,全球邊緣計算市場規(guī)模到 2028 年將達到 611.4 億美元。

二、邊緣 AI的優(yōu)勢

1、更低的延遲

  與將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠程數(shù)據(jù)中心或云端進行處理的其他數(shù)據(jù)處理形式相比,邊緣 AI 更靈活敏捷,可提供比傳統(tǒng)形式的云計算速度更快、延遲更低的本地處理。由于不存在帶寬和數(shù)據(jù)傳輸方面的諸多限制,因此可快速響應,從而改善用戶體驗 (UX),對于速度要求很高的可穿戴設備和移動技術(shù)更是如此。在幾秒內(nèi)(甚至更短)找到有用的答案、形成洞見和快速完成交互的能力可以贏得客戶的青睞和其他競爭優(yōu)勢。 

2、降低的成本

  安裝預載算法的設備可減少對復雜的聯(lián)網(wǎng)基礎設施的需求,而這些基礎設施的搭建和部署成本高昂、費時費力。而且,由于無需時刻都產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)流,數(shù)據(jù)通信的成本也會降低。另外,邊緣 AI 自主性讓數(shù)據(jù)科學家不必時刻監(jiān)控數(shù)據(jù)。在確定產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和創(chuàng)新成果的最終價值時,人類的解讀始終是關鍵因素,而邊緣 AI 平臺可以接管其中的部分職責,從而降低公司的成本。

  邊緣基礎設施的成本降低后,這種技術(shù)的準入門檻也會更低,進而促進技術(shù)的多元發(fā)展。消除了依賴于互聯(lián)網(wǎng)的多重先決條件后,邊緣 AI 可以在網(wǎng)絡覆蓋極小甚至沒有的區(qū)域運行。

3、增強的安全性

  借助邊緣 AI,數(shù)據(jù)不必再通過云或遠程服務器傳輸和分享;所有處理和存儲都在本地進行,安全性和私密性都有所提高。對于需要嚴格遵照健康信息攜帶和責任法案等法規(guī)或合規(guī)性法律的特定工作負載,這種附加保護的價值無法估量,甚至對業(yè)務是關鍵性的。

三、邊緣 AI 的原理

  邊緣 AI 基于標準 ML 架構(gòu)的原理,在這種架構(gòu)中,AI算法用于根據(jù)特定因素處理數(shù)據(jù)并生成響應。在過去,這涉及到通過基于云的 API 將數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式數(shù)據(jù)中心,在其中分析數(shù)據(jù)以獲得洞見。通常,傳輸?shù)臄?shù)據(jù)容量有限,這使照片和視頻等高清內(nèi)容的處理困難重重。

  但 IoT 和智能設備的興起實現(xiàn)了去中心化,數(shù)據(jù)分析可在其中進行。如今,端點設備內(nèi)置微處理器,可以收集、解讀數(shù)據(jù)并根據(jù)其預期編程實時做出決策,而不受數(shù)據(jù)穩(wěn)健性的影響。

  由于互聯(lián)網(wǎng)能夠覆蓋全球范圍,因此網(wǎng)絡邊緣可以表示任何位置。它可以是我們周圍的零售商店、工廠、醫(yī)院或設備(例如交通燈、自主機器和手機)。

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