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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，邊緣人工智能代表了技術發展的下一階段。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。

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。

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很高。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。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。

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。

文章來源：中國傳動網