邊緣人工智能（Edge AI）是人工智能領(lǐng)域引人注目的新領(lǐng)域之一，其目的是讓用戶運行人工智能流程而不必?fù)?dān)心隱私或數(shù)據(jù)傳輸較慢帶來的影響。邊緣人工智能可以使人工智能技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用，使智能設(shè)備在無需接入云平臺的情況下對輸入做出快速反應(yīng)。雖然這是邊緣人工智能的一個快速定義，但是需要更好地理解和探索邊緣人工智能技術(shù)，并了解邊緣人工智能的一些用例。

為了真正理解邊緣人工智能，首先需要了解邊緣計算，而理解邊緣計算的最佳方法就是將其與云計算進(jìn)行對比。云計算是通過公共互聯(lián)網(wǎng)提供計算服務(wù)，相比之下，邊緣計算系統(tǒng)并不連接到云計算平臺，而是在內(nèi)部部署設(shè)備上運行。這些設(shè)備可能是專用邊緣計算服務(wù)器、內(nèi)部部署設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備。使用邊緣計算有許多優(yōu)點。例如，基于互聯(lián)網(wǎng)/云平臺的計算處理會受到網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬的限制，而邊緣計算則不受這些因素的限制。

什么是邊緣人工智能？

在了解了什么是邊緣計算之后，需要了解邊緣人工智能。邊緣人工智能將人工智能技術(shù)和邊緣計算技術(shù)相結(jié)合，使人工智能算法運行在能夠進(jìn)行邊緣計算的設(shè)備上。這樣做的好處是可以實時處理數(shù)據(jù)，而不必連接到云平臺。

大多數(shù)先進(jìn)的人工智能流程都是在云中進(jìn)行的，因為它們需要大量的計算能力。其結(jié)果是這些人工智能流程很容易受到網(wǎng)絡(luò)延遲或停機(jī)的影響。因為邊緣人工智能系統(tǒng)在邊緣計算設(shè)備上運行，所以其必要的數(shù)據(jù)操作可以在本地進(jìn)行，并通過公共互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送，這節(jié)省了大量時間。而深度學(xué)習(xí)算法可以在設(shè)備本身（數(shù)據(jù)的起點）上運行。

邊緣人工智能變得越來越重要，這是因為越來越多的設(shè)備需要在無法訪問云平臺的情況下使用人工智能技術(shù)。在自動化機(jī)器人或配備計算機(jī)視覺算法的智能汽車的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏罂赡苁菫?zāi)難性的。自動駕駛汽車在檢測道路的人員或障礙時不能受到延遲的影響，由于快速響應(yīng)時間是如此重要，必須采用邊緣人工智能系統(tǒng)，允許實時分析和分類圖像，而不依賴云計算連接。

當(dāng)邊緣計算設(shè)備被賦予通常在云端進(jìn)行的信息處理任務(wù)時，其結(jié)果是低延遲或?qū)崟r進(jìn)行處理。此外，通過傳輸最重要的信息，可以減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，并最大程度地減少通信中斷。

邊緣人工智能與物聯(lián)網(wǎng)

邊緣人工智能可以與5G和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等其他數(shù)字技術(shù)相結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)為邊緣人工智能系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)以供使用，而5G技術(shù)對于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

物聯(lián)網(wǎng)是指通過公共互聯(lián)網(wǎng)相互連接的各種智能設(shè)備。所有這些設(shè)備都會生成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以輸入到邊緣人工智能設(shè)備中，這些設(shè)備也可以充當(dāng)數(shù)據(jù)的臨時存儲單元。而數(shù)據(jù)處理方法具有更大的靈活性。

5G技術(shù)對于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展至關(guān)重要。5G能夠以高達(dá)20Gbps的更高速度傳輸數(shù)據(jù)，而4G只能以1Gbps的速度傳輸數(shù)據(jù)。5G還比4G支持更多的并發(fā)連接和更短的延遲。與4G相比，這些優(yōu)勢非常重要，因為隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量也將增長，并且傳輸速度也會受到影響。5G使更多設(shè)備之間可以進(jìn)行更多交互，其中許多設(shè)備都可以采用邊緣人工智能技術(shù)。

邊緣人工智能用例

邊緣人工智能的用例包括幾乎所有在本地設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理比通過云平臺更有效的實例。邊緣人工智能的一些常見用例包括自動駕駛汽車、無人機(jī)、面部識別和數(shù)字助理。

自動駕駛汽車是邊緣人工智能的典型用例之一。自動駕駛汽車必須不斷地掃描周圍的環(huán)境并評估行駛情況，根據(jù)突發(fā)事件對其行進(jìn)軌跡進(jìn)行校正。在這些情況下，實時數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要，其車載的邊緣人工智能系統(tǒng)將負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析。因此，邊緣人工智能技術(shù)對于將三級和四級（完全自主）車輛推向市場是必不可少的技術(shù)。

由于無人機(jī)不是由無人控制或駕駛的，因此它們與自動駕駛汽車的要求非常相似。如果無人機(jī)在飛行中失去控制或發(fā)生故障，則可能墜毀并損壞公共財產(chǎn)或威脅人身安全。此外，無人機(jī)可能會飛出互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)范圍之外，并且它們必須具有邊緣人工智能功能。邊緣人工智能系統(tǒng)對于亞馬遜Prime Air等旨在通過無人機(jī)交付包裹的服務(wù)來說是不可或缺的。

邊緣人工智能的另一個用例是面部識別系統(tǒng)。面部識別系統(tǒng)依靠計算機(jī)視覺算法來分析攝像頭收集的數(shù)據(jù)。即使沒有連接到云平臺，為安全等任務(wù)而運行的面部識別應(yīng)用程序也需要可靠地運行。

數(shù)字助理是邊緣人工智能的另一個常見用例。Google Assistant、Alexa和Siri等數(shù)字助理必須能夠在智能手機(jī)和其他數(shù)字設(shè)備上運行，即使它們沒有連接到公共互聯(lián)網(wǎng)也是如此。在數(shù)字設(shè)備上處理數(shù)據(jù)后，無需將其交付到云中，這有助于減少流量并確保隱私安全。
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