了解邊緣人工智能及邊緣計(jì)算

邊緣人工智能(EdgeAI)，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(hù)運(yùn)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(lái)的影響……而想要真正理解邊緣人工智能，首先就得先了解邊緣計(jì)算……

邊緣人工智能及邊緣計(jì)算

邊緣人工智能(EdgeAI)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(hù)運(yùn)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(lái)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(wú)需接入云平臺(tái)的情況下對(duì)輸入做出快速反應(yīng)。雖然這是邊緣人工智能的一個(gè)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(jì)算，而理解邊緣計(jì)算的好方法就是將其與云計(jì)算進(jìn)行對(duì)比。云計(jì)算是通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)提供計(jì)算服務(wù)，相比之下，邊緣計(jì)算系統(tǒng)并不連接到云計(jì)算平臺(tái)，而是在內(nèi)部部署設(shè)備上運(yùn)行。這些設(shè)備可能是專(zhuān)用邊緣計(jì)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(jì)算有許多優(yōu)點(diǎn)。例如，基于互聯(lián)網(wǎng)/云平臺(tái)的計(jì)算處理會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬的限制，而邊緣計(jì)算則不受這些因素的限制。

在了解了什么是邊緣計(jì)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(jì)算技術(shù)相結(jié)合，使人工智能算法運(yùn)行在能夠進(jìn)行邊緣計(jì)算的設(shè)備上。這樣做的好處是可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，而不必連接到云平臺(tái)。

大多數(shù)先進(jìn)的人工智能流程都是在云中進(jìn)行的，因?yàn)樗鼈冃枰罅康挠?jì)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?yàn)檫吘壢斯ぶ悄芟到y(tǒng)在邊緣計(jì)算設(shè)備上運(yùn)行，所以其必要的數(shù)據(jù)操作可以在本地進(jìn)行，并通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送，這節(jié)省了大量時(shí)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(diǎn))上運(yùn)行。

邊緣人工智能變得越來(lái)越重要，這是因?yàn)樵絹?lái)越多的設(shè)備需要在無(wú)法訪問(wèn)云平臺(tái)的情況下使用人工智能技術(shù)。在自動(dòng)化機(jī)器人或配備計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的智能汽車(chē)的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏罂赡苁菫?zāi)難性的。自動(dòng)駕駛汽車(chē)在檢測(cè)道路的人員或障礙時(shí)不能受到延遲的影響，由于快速響應(yīng)時(shí)間是如此重要，必須采用邊緣人工智能系統(tǒng)，允許實(shí)時(shí)分析和分類(lèi)圖像，而不依賴(lài)云計(jì)算連接。

當(dāng)邊緣計(jì)算設(shè)備被賦予通常在云端進(jìn)行的信息處理任務(wù)時(shí)，其結(jié)果是低延遲或?qū)崟r(shí)進(jìn)行處理。此外，通過(guò)傳輸最重要的信息，可以減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，并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(duì)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(guò)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(huì)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(shí)存儲(chǔ)單元。而數(shù)據(jù)處理方法具有更大的靈活性。

5G技術(shù)對(duì)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(shì)非常重要，因?yàn)殡S著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量也將增長(zhǎng)，并且傳輸速度也會(huì)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(guò)云平臺(tái)更有效的實(shí)例。邊緣人工智能的一些常見(jiàn)用例包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)、無(wú)人機(jī)、面部識(shí)別和數(shù)字助理。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)是邊緣人工智能的典型用例之一。自動(dòng)駕駛汽車(chē)必須不斷地掃描周?chē)沫h(huán)境并評(píng)估行駛情況，根據(jù)突發(fā)事件對(duì)其行進(jìn)軌跡進(jìn)行校正。在這些情況下，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要，其車(chē)載的邊緣人工智能系統(tǒng)將負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析。因此，邊緣人工智能技術(shù)對(duì)于將三級(jí)和四級(jí)(完全自主)車(chē)輛推向市場(chǎng)是必不可少的技術(shù)。

由于無(wú)人機(jī)不是由無(wú)人控制或駕駛的，因此它們與自動(dòng)駕駛汽車(chē)的要求非常相似。如果無(wú)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(cái)產(chǎn)或威脅人身安全。此外，無(wú)人機(jī)可能會(huì)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(duì)于亞馬遜PrimeAir等旨在通過(guò)無(wú)人機(jī)交付包裹的服務(wù)來(lái)說(shuō)是不可或缺的。

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

數(shù)字助理是邊緣人工智能的另一個(gè)常見(jiàn)用例。GoogleAssistant、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(yùn)行，即使它們沒(méi)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(wú)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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