連網設備變得越來越智能，更有能力做出實時決策。由於 物聯網技術的進步，邊緣設備可以直接在設備本身上處理數據，而無需將信息發送到雲端。
邊緣運算為設備提供即時本地數據分析，範圍從數位廣告看板和自動駕駛汽車到採礦設備、穿戴式健康和醫療設備等。
根據麥肯錫的數據，到 2025 年，邊緣 AI 在 11 個領域有 100 多個用例 ，可為邊緣處理創造 2,500 億美元的硬體價值。對為連接設備提供動力效率的需求快速增長，推動了對邊緣計算設備的消費者激增。
邊緣運算的好處是顯而易見的。當物聯網設備不必一路前往雲端來處理處理時，它們就可以擺脫雲端運算的延遲。隨著微控制器處理器 （MCU） 的低功耗進步，邊緣設備無需訪問雲即可識別物體、面部和語音更加實用且更具成本效益。
這篇文章將探討為什麼邊緣運算比雲端運算更受歡迎，討論邊緣人工智慧的未來，並分解邊緣智慧的用例。
基於雲端的處理的挑戰
費
利用雲端運算來滿足公司的需求可能比預期更昂貴，具體取決於所需的資源。將資料傳輸到公有雲伺服器也可能被證明是小型專案的問題。您可能還需要投資額外的頻寬。
延遲
延遲會對雲端運算和分散式網路產生巨大影響，使部署新的硬體和軟體解決方案變得具有挑戰性。如果訊號從使用者裝置傳輸到雲端所需的時間過長，則會導致使用者體驗不佳。
可靠性
透過雲端處理，您可以隨心所欲地由技術服務提供者決定。如果服務提供者在您需要時不可用，您的企業可能會遭受資料遺失並遇到停機。供應商的容量和能力與其價格點同樣重要。
隱私
您需要制定管理雲端中敏感資訊和個人資料的計劃。如果這些數據與第三方共享或被網絡犯罪分子洩露，那麼更關鍵的數據（例如銀行賬戶信息或個人地址）也可能面臨風險。
邊緣人工智慧是未來
隨著物聯網與人工智慧進步和 5G 的推出相交，更多的裝置上智慧導致了更小、更智慧、更強大且成本敏感的設備。由於對雲端或網路的依賴減少，這些設備還受益於更高的可靠性和隱私性。
如今，邊緣智慧可以在從頭開始安全設計的 微控制器 上交付，使產品製造商能夠增強數位訊號處理 （DSP） 和裝置上機器學習 （ML） 功能。
最節能的處理和連接解決方案將以超低功耗實現 AI 邊緣設備，為數十億設備和人員帶來邊緣智能的好處。隨著微控制器的低功耗日益低，AI 和 ML 解決方案正在為下一代物聯網和嵌入式設備提供動力。
應用案例
邊緣處理低能耗智慧的用例就在我們身邊。從智慧型手機上的語音辨識，到功能日益強大的無線耳塞，甚至是支援擴增實境的智慧眼鏡，邊緣人工智慧讓我們的生活變得更美好的例子有很多。
主要用例可分為三類：視覺識別、語音識別和振動感應。
視覺辨識
在大多數情況下，視覺識別的智能邊緣可以檢測圖像和低端物體。使用案例包括視覺檢查、計數和排序，以及視覺識別和身份驗證。例如，有些人掃描臉部來解鎖智慧型手機。
其他應用包括可以確定一個人身份的圖像處理智能門鈴。低成本影像感測器可以部署在建築物中，以感知是否有人類或寵物在場，並可用於監控車庫中的汽車。它們也可以在交通攝影機中找到。
語音辨識
除了語音識別之外，智慧助理等邊緣設備還可以處理聲音辨識和音訊處理。這些設備 始終處於開啟狀態 並監聽關鍵字或特定命令。更先進的設備還可以處理語音生物識別以進行用戶識別。
其他可以在邊緣設備中看到語音識別的例子是支持語音的產品，例如家用電器、電燈開關和恆溫器。由於強大的微控制器，這些產品越來越多地變得低功耗。自從推出 Alexa 語音服務以來，任何類型的物聯網連接設備都可以啟用 Alexa 語音識別，無論是在家庭、辦公室還是酒店房間。
振動感測
振動感測依賴感測器。傳感器可以用於個人層面，例如放置在鞋子中以監測某人的行走方式以檢測疾病，也可以用於更大的層面，例如放置在建築物的門窗上。
然而，這個主要用例是 預測性維護，其中支援物聯網的裝置可以透過磁鐵安裝在機械和工業系統上。這些設備透過機器學習技術監控振動，以預測系統故障。預測性維護解決方案無需網路和雲端配置，只需幾個小時即可部署。
Ambiq 如何提供幫助
Ambiq 的超低功耗無線 SoC 正在加速受尺寸和功率限制的裝置中的邊緣推論。我們的產品使物聯網公司能夠在邊緣提供具有更長電池壽命和更複雜、更快和更先進的機器學習演算法的解決方案。
Ambiq 的產品基於我們獲得專利的亞閾值功耗優化技術 （SPOT）® 平台構建，可將所有電池供電邊緣設備的總系統功耗降低到納安量級。簡而言之，我們的解決方案可以實現無處不在的智慧。
