近年來，人工智能 (AI) 的出現(xiàn)真正徹底改變了我們的行業(yè)和個(gè)人生活，提供了前所未有的機(jī)會(huì)和能力。然而，雖然基于云的處理和云人工智能在過去十年中蓬勃發(fā)展，但我們也遇到了諸如延遲、帶寬限制以及安全和隱私問題等問題。這就是邊緣人工智能（Edge AI）的出現(xiàn)變得極其有價(jià)值并改變?nèi)斯ぶ悄芨窬值牡胤健?/p>

在人工智能最新進(jìn)展的推動(dòng)下，邊緣人工智能正在推動(dòng)當(dāng)今技術(shù)格局的重大轉(zhuǎn)變。通過在數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行計(jì)算，邊緣人工智能增強(qiáng)了響應(yīng)能力，增強(qiáng)了安全性和隱私性，促進(jìn)了可擴(kuò)展性，實(shí)現(xiàn)了分布式計(jì)算并提高了成本效率。

邊緣人工智能代表了人工智能部署的范式轉(zhuǎn)變，使計(jì)算能力更接近數(shù)據(jù)源。它允許在設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、上下文感知的決策。Edge AI 不依賴基于云的處理，而是利用傳感器、攝像頭、智能手機(jī)和其他緊湊型設(shè)備等邊緣設(shè)備在設(shè)備本身上執(zhí)行 AI 計(jì)算。這種方法具有多種優(yōu)勢，包括減少延遲、提高帶寬效率、增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私以及在連接有限或間歇性的情況下提高可靠性。

“即使 5G 無處不在，也無法保證與云的連接，并且在任何情況下都無法保證帶寬。向AIoT的轉(zhuǎn)變越來越需要邊緣的智能和計(jì)算能力。”

- Nandan Nayampally，Brainchip 首席營銷官

云人工智能主要在遠(yuǎn)程服務(wù)器中執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和分析，而邊緣人工智能則專注于直接在設(shè)備上啟用人工智能功能。這里的主要區(qū)別在于處理位置和正在處理的數(shù)據(jù)的性質(zhì)。云人工智能適用于可以容忍延遲的處理密集型應(yīng)用，而邊緣人工智能則擅長于需要實(shí)時(shí)處理的時(shí)間敏感場景。通過直接在邊緣設(shè)備上部署人工智能模型，邊緣人工智能最大限度地減少了對云連接的依賴，從而實(shí)現(xiàn)本地化決策和響應(yīng)。

邊緣涵蓋從數(shù)據(jù)中心到物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)的整個(gè)范圍。這包括數(shù)據(jù)中心邊緣、網(wǎng)絡(luò)邊緣、嵌入式邊緣和本地邊緣，每個(gè)邊緣都有自己的用例。計(jì)算要求本質(zhì)上決定了特定應(yīng)用程序的范圍，從數(shù)據(jù)中心邊緣解決方案到嵌入汽車輪胎等設(shè)備中的小型傳感器。與振動(dòng)相關(guān)的應(yīng)用程序?qū)⒍ㄎ挥陬l譜的一端，通常在微控制器上實(shí)現(xiàn)，而更復(fù)雜的視頻分析任務(wù)可能更接近另一端，有時(shí)在更強(qiáng)大的微處理器上實(shí)現(xiàn)。

“隨著這些邊緣平臺(tái)增強(qiáng)了計(jì)算能力，應(yīng)用正在逐漸走向邊緣?！?/p>-Ian Bratt，Arm 研究員兼高級技術(shù)總監(jiān)

當(dāng)談到邊緣人工智能時(shí)，焦點(diǎn)主要集中在傳感系統(tǒng)上。這包括基于攝像頭的系統(tǒng)、音頻傳感器以及智能城市中的交通監(jiān)控等應(yīng)用。邊緣人工智能本質(zhì)上是一個(gè)廣泛的感知系統(tǒng)，持續(xù)監(jiān)控和解釋世界上發(fā)生的事件。在集成技術(shù)方法中，收集到的信息可以發(fā)送到云端進(jìn)行進(jìn)一步處理。

邊緣人工智能在需要快速?zèng)Q策和對時(shí)間敏感數(shù)據(jù)立即響應(yīng)的應(yīng)用中大放異彩。例如，在自動(dòng)駕駛中，邊緣人工智能使車輛能夠處理車載傳感器數(shù)據(jù)并做出瞬間決策以確保安全導(dǎo)航。同樣，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，邊緣人工智能可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)患者監(jiān)控、檢測異常情況并促進(jìn)立即干預(yù)。本地處理和分析數(shù)據(jù)的能力使醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠提供及時(shí)、挽救生命的干預(yù)措施。

邊緣AI應(yīng)用領(lǐng)域可以根據(jù)功率敏感度、尺寸限制、重量限制、散熱等具體要求來區(qū)分。功率敏感性是一個(gè)重要的考慮因素，因?yàn)檫吘壴O(shè)備通常是智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 系統(tǒng)中使用的低功耗設(shè)備。這些設(shè)備上部署的人工智能模型必須針對高效功耗進(jìn)行優(yōu)化，以保持電池壽命并延長運(yùn)行時(shí)間。

尺寸限制和重量限制在區(qū)分邊緣人工智能應(yīng)用領(lǐng)域方面也發(fā)揮著相當(dāng)重要的作用。邊緣設(shè)備通常結(jié)構(gòu)緊湊且便于攜帶，因此人工智能模型必須輕量且節(jié)省空間。在將邊緣設(shè)備集成到無人機(jī)、機(jī)器人或可穿戴設(shè)備中時(shí)，這種考慮尤其重要，因?yàn)檫@些設(shè)備的尺寸和重量直接影響性能和可用性。

然而，邊緣計(jì)算呈現(xiàn)出以前無法實(shí)現(xiàn)的顯著優(yōu)勢。例如，擁有數(shù)據(jù)可以提供高水平的安全性，因?yàn)椴恍枰獙?shù)據(jù)發(fā)送到云端，從而減輕日益增加的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。由于與云的來回通信減少，邊緣計(jì)算還減少了延遲和功耗，這對于低功耗運(yùn)行的受限設(shè)備尤為重要。而且優(yōu)勢還不止于此，因?yàn)槲覀冊趯?shí)時(shí)性能和決策、改進(jìn)的隱私控制和設(shè)備學(xué)習(xí)方面看到了越來越有趣的發(fā)展，使智能設(shè)備能夠自主、自適應(yīng)地運(yùn)行，而無需依賴持續(xù)不斷的信息。

“最近人工智能的激增是由尖端算法和先進(jìn)硬件之間的和諧相互作用推動(dòng)的。隨著我們的前進(jìn)，這兩個(gè)元素的共生將變得更加重要，特別是對于邊緣人工智能而言?！?/p>- Bram Verhoef 博士，Axelera AI 機(jī)器學(xué)習(xí)主管

邊緣人工智能在當(dāng)前和未來的技術(shù)領(lǐng)域具有巨大的意義。憑借去中心化的人工智能處理、改進(jìn)的響應(yīng)能力、增強(qiáng)的隱私和安全性、成本效益、可擴(kuò)展性和分布式計(jì)算，邊緣人工智能正在徹底改變我們的世界。

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