什么是邊緣 AI？

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

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據和算法。

  邊緣 AI 結合了兩種新興技術：邊緣計算和人工智能 (AI)。但是邊緣計算的實現基于同一基本前提，即在本地而非遠程數據中心生成、收集、存儲、處理和管理數據，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、邊緣服務器或物聯網 (IoT) 設備。通常，這些設備無需互聯網連接也可以運行并獨立做出決策。

  廣為人知的邊緣 AI 技術示例有虛擬助手，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控攝像頭也屬于邊緣 AI 設備。在每個示例中，設備會捕獲數據，用于做出實時或近實時決策。以自動駕駛汽車為例，它使用視覺數據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在不久的將來發展潛力巨大。行業研究數據預計，全球邊緣計算市場規模到 2028 年將達到 611.4 億美元。

二、邊緣 AI的優勢

1、更低的延遲

  與將數據發送到遠程數據中心或云端進行處理的其他數據處理形式相比，邊緣 AI 更靈活敏捷，可提供比傳統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據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更是如此。在幾秒內（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勢。 

2、降低的成本

  安裝預載算法的設備可減少對復雜的聯網基礎設施的需求，而這些基礎設施的搭建和部署成本高昂、費時費力。而且，由于無需時刻都產生大量數據流，數據通信的成本也會降低。另外，邊緣 AI 自主性讓數據科學家不必時刻監控數據。在確定產生的數據和創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，這種技術的準入門檻也會更低，進而促進技術的多元發展。消除了依賴于互聯網的多重先決條件后，邊緣 AI 可以在網絡覆蓋極小甚至沒有的區域運行。

3、增強的安全性

  借助邊緣 AI，數據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或合規性法律的特定工作負載，這種附加保護的價值無法估量，甚至對業務是關鍵性的。

三、邊緣 AI 的原理

  邊緣 AI 基于標準 ML 架構的原理，在這種架構中，AI算法用于根據特定因素處理數據并生成響應。在過去，這涉及到通過基于云的 API 將數據發送到集中式數據中心，在其中分析數據以獲得洞見。通常，傳輸的數據容量有限，這使照片和視頻等高清內容的處理困難重重。

  但 IoT 和智能設備的興起實現了去中心化，數據分析可在其中進行。如今，端點設備內置微處理器，可以收集、解讀數據并根據其預期編程實時做出決策，而不受數據穩健性的影響。

  由于互聯網能夠覆蓋全球范圍，因此網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、醫院或設備（例如交通燈、自主機器和手機）。