高效的邊緣人工智能模型通常擁有優(yōu)化的邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施，可以在邊緣和靠近邊緣處理更龐大的人工智能工作負(fù)載。
邊緣計算正在見證人們對新用例的極大興趣，尤其是在引入5G之后。根據(jù)Linux基金會發(fā)布的《2021年邊緣計算狀態(tài)》報告的預(yù)測，到2028年，全球邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施的市場價值將超過8000億美元。與此同時，很多企業(yè)也在大力投資人工智能（AI）。根據(jù)麥肯錫公司在去年的調(diào)查報告，50%的受訪者表示至少在一項業(yè)務(wù)職能中實施了人工智能。
雖然大多數(shù)企業(yè)將這些技術(shù)投資作為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅的一部分，但具有前瞻性的企業(yè)和云計算提供商通過融合邊緣計算和人工智能（或邊緣人工智能）看到了新的機遇。人們需要了解邊緣人工智能的發(fā)展以及這項技術(shù)對現(xiàn)代數(shù)字企業(yè)的影響。
什么是邊緣人工智能？
人工智能在很大程度上依賴于復(fù)雜機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)傳輸和計算。邊緣計算建立了一個新時代的計算模式，將人工智能和機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)生成和計算實際發(fā)生的地方：網(wǎng)絡(luò)邊緣。邊緣計算和人工智能的融合催生了一個新領(lǐng)域：邊緣人工智能。
邊緣人工智能可以提供更快的計算和洞察力、更好的數(shù)據(jù)安全性以及對持續(xù)運營的有效控制。因此，它可以提高支持人工智能的應(yīng)用程序的性能，并降低運營成本。邊緣人工智能還可以幫助人工智能克服與之相關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)。
邊緣人工智能促進(jìn)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型的自主應(yīng)用以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備本身的高級算法。
邊緣人工智能將如何改變企業(yè)？
高效的邊緣人工智能模型通常擁有優(yōu)化的邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施，可以在邊緣和靠近邊緣處理更龐大的人工智能工作負(fù)載。邊緣人工智能與存儲解決方案相結(jié)合，可以提供行業(yè)領(lǐng)先的性能和無限的可擴(kuò)展性，使企業(yè)能夠有效地使用他們的數(shù)據(jù)。
許多企業(yè)已經(jīng)從邊緣人工智能中獲益。從改進(jìn)裝配線的生產(chǎn)監(jiān)控到駕駛自動駕駛汽車，邊緣人工智能可以使各個行業(yè)受益。此外，最近在許多國家和地區(qū)推出5G技術(shù)為邊緣人工智能提供了額外的推動，因為該技術(shù)的更多工業(yè)應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。
由人工智能驅(qū)動的邊緣計算對企業(yè)的一些好處包括：
●高效的預(yù)測性維護(hù)和資產(chǎn)管理
●縮短每個產(chǎn)品的檢查時間
●減少現(xiàn)場問題
●更好的客戶滿意度
●確保大規(guī)模邊緣人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和邊緣設(shè)備生命周期管理
●改善城市交通管制措施
實施邊緣人工智能是一個明智的商業(yè)決策，因為估計未來三年工業(yè)邊緣人工智能部署的平均投資回報率(ROI)為5.7%。
在邊緣應(yīng)用在機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢
機器學(xué)習(xí)是使用數(shù)據(jù)和算法對人類學(xué)習(xí)過程進(jìn)行人工模擬。借助邊緣人工智能的機器學(xué)習(xí)可以提供幫助，特別是對于嚴(yán)重依賴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的企業(yè)。
以下將闡述了邊緣應(yīng)用在機器學(xué)習(xí)的一些優(yōu)點。
●隱私：信息和數(shù)據(jù)如今成為最有價值的資產(chǎn)，消費者對其數(shù)據(jù)的位置持謹(jǐn)慎態(tài)度。能夠在其應(yīng)用程序中提供支持人工智能的個性化功能的企業(yè)，可以讓用戶了解他們的數(shù)據(jù)是如何收集和存儲的。它提高了客戶的品牌忠誠度。
●降低延遲：大多數(shù)數(shù)據(jù)處理都是在網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備級別進(jìn)行的。邊緣人工智能消除了跨網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備發(fā)送大量數(shù)據(jù)的要求；從而改善用戶體驗。
●最小帶寬：擁有數(shù)千個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的企業(yè)每天都必須將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕Ｈ缓笤谠贫藞?zhí)行分析，并將分析結(jié)果重新傳輸回設(shè)備。如果沒有更廣泛的網(wǎng)絡(luò)帶寬和云存儲，這個復(fù)雜的過程將變成一項不可能完成的任務(wù)，更不用說在此過程中暴露敏感信息的可能性。
然而，邊緣人工智能實現(xiàn)了Cloudlet技術(shù)，即位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的小規(guī)模云存儲。Cloudlet技術(shù)增強了移動性，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢?fù)載。因此，它可以降低數(shù)據(jù)服務(wù)的成本，提高數(shù)據(jù)流的速度和可靠性。
●低成本的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施：亞馬遜公司表示，90%的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施成本來自推理（機器學(xué)習(xí)中一個重要的數(shù)據(jù)生成過程）。在RightScale公司最近進(jìn)行的一項研究中，接受調(diào)查的企業(yè)中有60%認(rèn)為節(jié)省成本的目標(biāo)隱藏在云計算計劃中。相比之下，邊緣人工智能消除了在基于云的數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的人工智或機器學(xué)習(xí)過程所產(chǎn)生的高昂費用。
影響邊緣人工智能開發(fā)的技術(shù)
數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)等知識的發(fā)展在邊緣人工智能領(lǐng)域發(fā)揮著更重要的作用。然而，真正的挑戰(zhàn)在于嚴(yán)格遵循計算機科學(xué)發(fā)展的軌跡。特別是可以完美融入人工智能和機器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的下一代人工智能應(yīng)用程序和設(shè)備。
幸運的是，邊緣計算領(lǐng)域正在見證有希望的硬件開發(fā)，這將緩解邊緣人工智能目前的限制。Sima.ai、EsperantoTechnologies和AIStorm等初創(chuàng)公司是少數(shù)開發(fā)可以處理繁重人工智能工作負(fù)載的微芯片的企業(yè)之一。
2017年8月，英特爾公司以153億美元收購了以色列視覺安全技術(shù)開發(fā)商Mobileye公司。近日，科技巨頭百度公司啟動了第二代昆侖人工智能芯片的量產(chǎn)，這是一種用于邊緣計算的超快微芯片。
除了微芯片之外，谷歌的EdgeTPU、英偉達(dá)的JetsonNano以及亞馬遜、微軟、英特爾和華碩也開始了主板開發(fā)的浪潮，以增強邊緣計算的實力。亞馬遜的AWSDeepLens是世界上第一個支持深度學(xué)習(xí)的攝像頭是這方面的一項重大發(fā)展。
邊緣人工智能的挑戰(zhàn)
●數(shù)據(jù)質(zhì)量差：全球主要互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)質(zhì)量差是邊緣人工智能研發(fā)的主要障礙。最近的一份Alation報告顯示，87%的受訪者（主要是IT公司的員工）確認(rèn)數(shù)據(jù)質(zhì)量差是他們的組織未能實施邊緣人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的原因。
●易受攻擊的安全功能：一些數(shù)字專家聲稱邊緣計算的去中心化特性增加了其安全功能。但實際上，本地匯集的數(shù)據(jù)需要更多位置的安全性。這些增加的物理數(shù)據(jù)點使邊緣人工智能基礎(chǔ)設(shè)施容易受到各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。
●有限的機器學(xué)習(xí)能力：機器學(xué)習(xí)需要在邊緣計算硬件平臺上有更大的計算能力。在邊緣人工智能基礎(chǔ)設(shè)施中，計算性能僅限于邊緣或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能。在大多數(shù)情況下，大型復(fù)雜的邊緣人工智能模型必須在部署到邊緣人工智能硬件之前進(jìn)行簡化，以提高其準(zhǔn)確性和效率。
邊緣人工智能的用例
●虛擬助理
亞馬遜公司的Alexa或蘋果公司的Siri等虛擬助手是邊緣人工智能發(fā)展的巨大受益者，這使他們的機器學(xué)習(xí)算法能夠從存儲在設(shè)備上的數(shù)據(jù)中快速進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，而不是依賴于存儲在云中的數(shù)據(jù)。
●自動光學(xué)檢測
自動光學(xué)檢測在生產(chǎn)線中發(fā)揮著重要作用。借助自動化的邊緣人工智能視覺分析，它可以檢測生產(chǎn)線組裝部件的故障部件。自動光學(xué)檢測允許高度準(zhǔn)確的超快速數(shù)據(jù)分析，而無需依賴大量基于云的數(shù)據(jù)傳輸。
●自動駕駛汽車
支持邊緣人工智能的自動駕駛汽車具有更快、更準(zhǔn)確的決策能力，可以比人類更好地識別道路交通元素并更輕松地導(dǎo)航旅行路線。它可以在沒有人工干預(yù)的情況下實現(xiàn)更快、更安全的運輸。
結(jié)語
除了以上討論的所有用例之外，邊緣人工智能還可以在面部識別技術(shù)、增強工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全和緊急醫(yī)療護(hù)理方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。邊緣人工智能的用例列表每天都在增長。在不久的將來，通過滿足每個人的個人需要和業(yè)務(wù)需求，邊緣人工智能將成為一種日常的技術(shù)。
