人工智能 (AI) 已經在世界各地的企業中穩定存在了很長一段時間。

人工智能的變革力量和能力提高了業務運營的便利性以及組織的投資回報率。現在，邊緣人工智能(Edge AI)代表了技術發展的下一階段。

大多數電影制作人和作者在嘗試為他們的第一部電影或書籍制作后續作品時都面臨著一個通常被稱為“二年生癥候群”的問題(所謂"二年生癥候群"現象 我們經常能發現這樣的現象，體育比賽中，某個新秀表現槍眼，可是到了第二年，卻表現平平)。可怕的低迷與他們的第二部電影或小說通常伴隨的不可避免的質量下降有關，特別是如果處女作真的很棒的話。畢竟，您如何超越大眾和評論家都喜歡(并繼續受到)喜愛的東西?很難改進一個在各方面都近乎完美的項目或概念。一個以其創新水平和獨創性改變游戲規則的概念。

換句話說，一個概念，比如人工智能。盡管人工智能存在一些弱點，但它繼續對全球多個組織的工作質量和生產力產生積極影響。任何行業的人工智能系統都可以實現大規模自動化，無論是醫療保健、國防還是電子商務。

那么，什么是邊緣人工智能?

邊緣人工智能由在獨立硬件設備上本地處理數據的 AI 模型和算法組成。簡而言之，人工智能技術是本地化的，規模更小，更容易為普通人所用。此類設備中的 AI 算法使用本地生成的數據進行實時機器學習。要在本地處理的數據通過此類設備上的傳輸信號和傳感器進行發送和接收。這種“端點”人工智能系統不需要通過數字方式連接到云來在本地執行任務和操作。相反，他們擁有獨立處理數據和做出決策的能力。如前所述，邊緣計算將人工智能的力量帶到您的個人設備上，需要內置微處理器和接收器來獲取可處理的數據。

邊緣人工智能的好處

首先，要了解邊緣計算和去中心化計算之間的差異。

邊緣 AI 是否比其常規對應物更好是有爭議的，因為它們都以我們與 AI 相關的無縫效率和速度執行略有不同的任務。因此，比較它們可能不是一項簡單的任務。最重要的是，邊緣人工智能是其前輩的進化版本。在這里，我們將看到邊緣 AI 的一些主要品質。

a) 減少費用和帶寬要求

基于云的人工智能系統使用大量數據進行操作，需要大帶寬才能正常運行。因此，對于嚴重依賴人工智能進行日常運作的組織而言，與數據和帶寬使用相關的成本通常很高。 Edge AI 將數據處理保持在設備本地。因此，邊緣人工智能設備的帶寬使用不會像使用傳統云人工智能的設備那么高。因此，可以控制帶寬成本。更重要的是，邊緣 AI 用戶也能更快地獲得結果，因為他們的網絡和設備的網絡流量很低。

b) 終端設備的更大自主權和性能

邊緣 AI 的主要特征之一是它為所有端點設備提供了更高的獨立性。如前所述，此類設備無需連接到中央服務器即可運行。因此，此類設備的速度和效率始終很高。這種質量的一個例子是在繁忙道路上的汽車中的自動駕駛系統。這種系統中的人工智能是高度自動化的，可以在駕駛無人駕駛車輛通過任何類型的道路時即時進行修正和調整，而不受外部因素的影響。邊緣 AI 設備中的機器學習通常是實時實現的。

此外，與由標準 AI 驅動的設備相比，支持邊緣 AI 的設備顯示出更高的響應能力和性能水平。正如我們現在所知，邊緣 AI 計算機在本地處理數據，從而消除了從基于云的基礎設施來回發送數據的延遲。因此，端點性能更強，延遲最小。

c) 更多數據隱私

不用說，數據隱私和安全是現代計算中的重要參數。通過云計算網絡中的各種通信渠道傳輸的數據丟失的可能性始終存在。在這種情況下，數據泄露的主要誘因是兩個或多個數據點之間的絕對距離。因此，使用基于云計算和人工智能解決方案的組織需要竭盡全力確保其數據得到有效保護。一般來說，邊緣計算減少了由于數據的本地處理而導致數據泄露或泄漏的機會。除此之外，用戶還可以設置限制誰可以訪問存儲在其個人設備中的數據。因此，邊緣 AI 是用戶數據處理的更安全選擇。

邊緣人工智能的應用

既然我們已經看到了邊緣 AI 解決方案與傳統或基于云的計算系統相比的優勢，以下是當今邊緣 AI 的一些常見實際應用：

1) 音頻分析系統

識別音頻輸入和處理其中的數據是當今多種設備的兩個關鍵要求。音頻分析可用于各種目的，例如識別和訪問管理 (IAM) 或移動電話或豪華車中的語音識別驅動命令。深度學習和邊緣 AI 應用于降噪設備，以幫助系統仔細分析各種聲音觸發并消除它們。

人工智能影響音頻分析的另一個例子是安裝在汽車中的事故預防系統，該系統可以通過基于計算機視覺的視覺效果和聲音(即使在嚴重干擾和背景噪音中)檢測接近的車輛，并采取預防措施保護車內人員。此外，人類語音分析是音頻分析的重要組成部分。人工神經網絡和自然語言處理 (NLP) 工具可以配置為在語言和關鍵字識別方面訓練基于邊緣的 AI 模型。此功能可用于執行在這些設備上發出的語音命令請求。

除此之外，在邊緣人工智能系統中也可以實現諸如文本到語音轉換之類的應用，反之亦然。最后，邊緣 AI 的音頻分析也用于 AI 驅動的聊天機器人。

從本質上講，邊緣 AI 的本地化數據處理能力使得在現實世界中的獨立設備中實現這些功能成為可能。

2) 智能能源系統

諸如互連風電場之類的應用可以通過邊緣 AI 進行概念化和無縫實施。通常，如果為此目的使用純云系統，運行此類系統的成本將非常高。相比之下，即使使用組合的云邊緣系統進行計算操作，數據采購、管理和處理的成本也可以得到控制。風電場需要基于端點的解決方案，因為它們為在風力渦輪機附近工作的員工使用多個監控攝像頭、訪問傳感器、生物識別安全傳感器。這些設備和傳感器必須高效運行并以閃電般的速度處理數據，以便其他風電場運營取得成功。因此，邊緣 AI 解決方案可用于降低風能發電系統的成本以及減少整體處理時間和使用的帶寬量。

3) 視覺娛樂系統

Edge AI 廣泛用于現代視覺娛樂系統，包括增強現實、虛擬現實和混合現實。對于這些類型的系統，必須在本地進行數據處理和 AI 分析，以節省時間和成本。眾所周知，AR系統需要用戶佩戴虛擬現實或3D眼鏡才能充分享受視覺沉浸式體驗。由于計算機制是通過專門的邊緣服務器離線處理的，因此邊緣計算和人工智能可以減小眼鏡的尺寸。

微軟的 Hololens 是邊緣人工智能和計算的應用，用于 AR 相關的娛樂。 Hololens 將全息計算機集成到可穿戴耳機中，讓用戶真正難忘的 AR 觀看體驗。 Hololens 是微軟對邊緣人工智能(或邊緣計算)的詮釋，可應用于未來游戲、數據分析，甚至醫學成像目的。

4) 智能音箱和家庭助理

亞馬遜的 Alexa 和 Google Home 等智能家居助手在當今依賴人工智能的世界中很流行。如您所料，此類設備和系統使用邊緣 AI 增強的速度和數據移動性，使智能家居的概念更加可行和可實施。

正如開頭所說，人工智能幾乎適用于任何類型的數字操作。 Edge AI 采用 AI 的概念并以多種不同方式改進技術。作為下一個進化階段，邊緣人工智能有望使該技術比現在更加普遍。