什么是边缘人工智能？

推动边缘人工智能运动的是三股汇聚在一起的力量：
– 半导体技术的显著进步
– 对反应速度更快的智能设备的需求不断增长
– 在数据来源地处理数据的实际必要性
 
根据摩尔定律的轨迹，通过晶体管设计和微芯片架构的创新，计算能力大约每两年翻一番。对于具有前瞻性思维的企业来说，在紧凑、节能的设备上部署复杂的人工智能功能不仅仅是技术上的改进，更是在日益数据化的经济中保持竞争优势的战略需要。

与在远程数据中心处理数据的云人工智能不同，边缘人工智能在设备上运行，可减少延迟、提高安全性并节约电能，这些对于医疗保健、汽车、健身、智能家居等领域的实时应用都至关重要。

是的，边缘人工智能和云人工智能可以成为互补技术。
 
虽然边缘人工智能擅长在本地实时处理数据，但对于需要大量计算、大规模数据聚合、长期存储和持续模型训练的任务来说，云人工智能仍然是必不可少的。我们建议使用混合方法–云和边缘协同工作，既能提高响应速度，又能提高运行效率。

是的，由于数据是在设备上本地处理的，边缘人工智能大大降低了数据泄露的风险，并最大限度地减少了云漏洞的风险，非常适合医疗保健和生物识别等对隐私敏感的应用。

边缘人工智能的主要优势之一是它不依赖于持续的云连接，使设备能够在离线或低带宽环境下可靠运行。

三个字–节能计算。
 
要成功实现边缘人工智能，制造商必须在计算性能、内存容量和功耗之间实现精确平衡。设备需要具备足够的处理能力，以便在本地执行复杂的人工智能模型，同时保持电源效率，以便在有限的电池资源下长时间运行。
 
这种平衡在理论上听起来简单明了，但在实践中却面临着巨大的挑战。制造商经常会遇到几个关键障碍：
– 能耗障碍：许多人工智能实施都以不可持续的速度耗电，导致设备无法用于日常使用。如果电池需要不断充电，即使是最创新的解决方案也无法获得用户的认可。
– 计算限制：处理能力不足会造成瓶颈，阻碍实时分析，迫使设备将数据传输到其他地方进行处理，从而失去边缘人工智能架构的核心优势。
– 市场差异化挑战：当技术限制迫使制造商在人工智能功能上做出妥协时，由此产生的产品往往缺乏与众不同的特点，无法与竞争对手区分开来，从而导致商品化和市场价值降低。
 
实施有效的边缘人工智能需要精确的优化。设备必须集成足够的计算资源，以直接执行复杂的机器学习算法–无论是分析环境传感器数据、处理语音命令，还是检测运动模式–同时保持与云基础设施的运行独立性，并延长电池寿命。

边缘人工智能可应用于可穿戴设备、数字健康设备、智能家居、工业机械、农业和消费电子产品等等。任何需要更高的能效、响应速度和可靠性的行业都是边缘人工智能影响最大的领域。

边缘人工智能可最大限度地减少云计算的使用、带宽需求和能源消耗，从而降低持续成本，为制造商和用户带来更低的总拥有成本。

边缘人工智能将数据处理从能源密集型的云服务器转移到超高效的本地设备，从而支持可持续发展。 这减少了设备和整个数据中心的功耗，大大降低了碳足迹。 通过延长电池寿命、最大限度地减少数据传输和降低基础设施需求，边缘人工智能有助于创建更环保、更具能源意识的技术生态系统。

各种边缘人工智能任务，包括关键词发现、语音去噪、心电图监测、手势识别、活动分类、图像识别、异常检测、预测性维护等，都可以在边缘实现。

支持的边缘人工智能设备包括智能手表、健身追踪器、医疗监视器、工业传感器、生物识别智能卡、AR/VR 技术、视频游戏外设、智能家居扬声器和其他智能设备。

边缘人工智能无需将数据不断传输到云端，从而减少了能源消耗，大大延长了设备的正常运行时间。