近年來，人工智能的采用率大幅增長。隨著業務數據、物聯網應用程序和使用比以前更多設備的客戶的增加，企業將人工智能的智能更貼近客戶已成為明智之舉。這就是AI邊緣計算發揮作用的地方。

隨著我們在本文中進一步深入，我們將研究AI邊緣計算的不同方面以及該技術必須為企業提供的好處。

什么是邊緣人工智能？

人工智能在很大程度上依賴于復雜機器學習算法和數據傳輸的計算。現在，邊緣計算所做的是它建立了一種新的時代計算方法，使人工智能更接近數據生成和計算發生的地方。這種人工智能和邊緣計算的結合催生了一個新的領域，即邊緣計算人工智能。

該技術能夠創建更快的洞察力和計算、更高的安全性和更好的操作控制。這樣做的結果是，它有助于創建性能要求高的 AI 應用程序，同時降低運營成本。

這項技術的最佳之處在于，它支持深度學習過程、機器學習的自主采用，并在物聯網 (IoT)設備本身上引入高級算法，完全遠離云服務。但是，依賴云，云計算和AI邊緣計算架構有什么區別嗎？

云計算和邊緣人工智能通常不可互換，因為它們都有各自的應用程序和優勢。當您處理時間敏感的數據、在需要本地存儲的偏遠地區執行流程以及操作智能設備時，就會使用邊緣 AI 架構。限制包括高計算能力、深度學習框架的限制以及多個推理硬件的存在。

另一方面，云計算可以通過云計算強大的計算能力來實現遠程設備上的處理。雖然云提供了更多的設計和架構選項，但它降低了高級處理所需的功耗。

邊緣人工智能如何工作？

邊緣計算應用場景

一臺機器要查看、檢測物體、理解語音、駕駛汽車或復制其他人類技能，它們將不得不模仿人類智能。這就是人工智能的用武之地。人工智能使用一種稱為深度神經網絡的數據結構來復制認知。通過接受不同版本的問題及其答案，這些被訓練來回答特定問題。

由于訓練模型需要大量數據，因此也稱為“深度學習”的訓練過程在數據中心內運行。一旦訓練完成，算法就變成了一個可以回答問題的“推理引擎”。

在邊緣人工智能部署的情況下，這個推理引擎在醫院、汽車、工廠、家庭和衛星等不同地點的設備上運行。一旦 AI 發現問題，數據就會上傳到云端進行訓練，從而取代推理引擎。這個循環對改善模型性能產生了重大影響；一旦部署了AI邊緣計算模型，它們就會變得更加智能。

邊緣人工智能有什么好處？

邊緣計算 AI 具有一系列優勢。現在，無論這些是什么，它們都傾向于更好的流程和客戶體驗。

1.數據的實時處理

AI邊緣計算的最大好處是該技術為物聯網設備和傳感器所在的邊緣帶來了高性能計算能力。

人工智能邊緣計算技術可以直接在現場設備上添加人工智能用例。最常見的AI邊緣計算示例可以從軟件如何在自動 AI邊緣計算應用程序（如自動駕駛汽車）中借助深度學習算法處理數據和機器學習中看到。

當結合到自動駕駛汽車中時，該技術可以在幾毫秒內處理數據，實時防止事故發生。

2.更好的隱私

在邊緣人工智能的情況下，數據處理活動在邊緣計算機的本地執行。正因為如此，更少的數據被發送到云端，從而降低了數據處理不當或被盜用的風險。

現在，由于數據是在設備附近收集和處理的，因此傳輸更少，從而提高了數據安全性。

3. 降低互聯網帶寬

由于邊緣計算人工智能在本地進行數據處理，因此企業可以在互聯網帶寬上節省大量資金，因為通過互聯網傳輸的數據更少。

如果您使用 Amazon AWS AI 服務來滿足您的業務需求，您就會知道在云中執行 AI 流程的成本有多大。借助 AI邊緣計算，可以將云保留為僅用于分析所需的后處理數據的存儲庫。

4.耗電量少

使用邊緣人工智能解決方案，因為數據是在本地處理的，企業可以節省大量能源成本，因為他們不必保持與云的連接以在邊緣平臺和云之間來回傳輸數據。此外，大多數邊緣計算設備都具有功耗和效率特性。

這里需要考慮的重要一點是，由于大多數邊緣應用程序部署在遠程環境中，邊緣計算機有必要平衡性能和功率。

5. 響應速度更快

邊緣人工智能技術傾向于在本地處理數據，與設備收集數據、將數據發送到云端進行處理并等待發回的云計算相比，它的響應速度要快得多。

所有這些都發生在毫秒的處理時間內。這導致邊緣人工智能解決方案采取加速行動并做出更快的決策。這導致需要即時反饋的應用程序，如智能自動化、自動駕駛汽車和機器人技術。