什麼是邊緣人工智慧？

邊緣人工智慧運動由三種彙聚的力量推動：
·半導體技術的顯著進步
·對回應時間更快的智慧設備的需求不斷增長
·在數據來源的地方處理數據的實際必要性
 
正如摩爾定律的軌跡一樣，通過晶體管設計和微晶元架構的創新，計算能力大約每兩年翻一番。對於具有前瞻性思維的組織來說，在緊湊、節能的設備上部署複雜的人工智慧功能不僅僅是一項技術改進，更是在日益數據驅動的經濟中保持競爭優勢的戰略要務。

與在遠端資料中心處理數據的雲 AI 不同，邊緣 AI 在設備上運行，可減少延遲、提高安全性並節省功耗，所有這些對於醫療保健、汽車、健身、智慧家居等領域的即時應用都至關重要。

是的，邊緣 AI 和雲 AI 可以成為互補技術。
 
雖然邊緣人工智慧擅長在本地即時處理數據，但雲人工智慧對於需要大量計算、大規模數據聚合、長期存儲和持續模型訓練的任務仍然至關重要。我們建議使用混合方法，即雲和邊緣協同工作，以提供回應能力和運營效率。

是的。由於數據是在設備上本地處理的，因此邊緣 AI 可顯著降低數據洩露的風險，並最大限度地減少雲漏洞的風險，非常適合醫療保健和生物識別等隱私敏感應用。

不。邊緣人工智慧的主要優勢之一是它不依賴持續的雲連接，使設備能夠在離線或低頻寬環境中可靠運行。

用三個詞來說——節能計算。
 
為了成功實施邊緣人工智慧，製造商必須在計算性能、記憶體容量和功耗之間實現精確平衡。設備需要足夠的處理能力來在本地執行複雜的人工智慧模型，同時保持電源效率，從而允許在有限的電池資源上延長運行時間。
 
這種平衡在理論上聽起來很簡單，但在實踐中卻帶來了重大挑戰。製造商經常遇到幾個關鍵障礙：
·能源消耗障礙：許多人工智慧實施以不可持續的速度消耗電力，使設備不適合日常使用。當電池需要不斷充電時，即使是最具創新性的解決方案也無法獲得用戶的認可。
·計算限制：處理能力不足會造成瓶頸，無法進行即時分析，迫使設備將數據傳輸到其他地方進行處理，並破壞了邊緣人工智慧架構的核心優勢。
·市場差異化挑戰：當技術限制迫使製造商在人工智慧功能上做出妥協時，由此產生的產品往往缺乏使其與競爭對手區分開來的獨特功能，從而導致商品化和市場價值下降。
 
有效的邊緣人工智慧的實施需要精確優化。設備必須包含足夠的計算資源來直接執行複雜的機器學習演算法，無論是分析環境感測器數據、處理語音命令還是檢測運動模式，同時保持與雲基礎設施的作獨立性並延長電池壽命。

邊緣人工智慧可應用於可穿戴設備、數位健康設備、智慧家居、工業機械、農業和消費電子產品等。任何需要更高能效、回應能力和可靠性的行業都是邊緣 AI 最具影響力的地方。

邊緣 AI 通過最大限度地減少雲計算使用、頻寬需求和能耗來降低持續成本，從而降低製造商和使用者的總擁有成本。

邊緣人工智慧通過將數據處理從能源密集型雲端伺服器轉移到超高效的本地設備來支援可持續發展。這降低了設備級別和數據中心的功耗，從而顯著降低了碳足跡。通過延長電池壽命、最大限度地減少數據傳輸並減少基礎設施需求，邊緣人工智慧有助於創建更加環保、節能的技術生態系統。

各種邊緣 AI 任務，包括關鍵字發現、語音去噪、心電圖監控、手勢識別、活動分類、圖像識別、異常檢測、預測性維護等，都可以在邊緣完成。

支援的邊緣 AI 裝置範例包括智慧手錶、健身追蹤器、醫療監視器、工業感測器、生物識別智慧卡、AR/VR 技術、視頻遊戲週邊設備、智慧家居揚聲器和其他智慧設備。

通過消除將數據持續傳輸到雲端的需要，邊緣人工智慧減少了能源消耗並顯著延長了設備的正常運行時間。