什么是边缘人工智能？

人工智能（AI）的兴起使机器能够分析数据、做出决策并改进流程，从而彻底改变了各行各业。在人工智能的众多分支中，边缘人工智能作为一种变革性技术脱颖而出。但什么是边缘人工智能？本博客将探讨其定义、工作原理、关键技术、优势、挑战以及与其他形式人工智能的区别。

什么是边缘人工智能？

EdgeAI 是指直接在物联网设备、智能手机或工业机器等网络边缘设备上部署人工智能（AI）算法和模型。它不是将数据发送到集中式服务器进行处理，而是在设备或附近的服务器上进行本地数据计算。

这种方法利用边缘计算基础设施。设备使用设备上的人工智能模型实时处理自己生成的数据，从而减少了向云端传输大量数据的需要：

1. 数据收集:传感器采集原始数据（如图像、音频或环境指标）。
2. 数据处理:将数据输入存储在本地或附近边缘服务器上的预训练人工智能模型。
3. 行动:根据人工智能的分析，设备采取行动或向连接的系统发送可操作的见解。

硬件（如 GPU、NPU 和 ASIC）的进步为这种能力提供了动力，使在边缘执行复杂计算成为可能。

关键技术

Edge AI 集成了多项尖端技术，可有效实现其功能：

1. 边缘设备:智能摄像头、工业传感器和自动驾驶汽车等设备配备了可在本地运行人工智能模型的处理能力。
2. 专用硬件:英伟达 Jetson、英特尔 Movidius 和谷歌 Coral TPU 等芯片经过优化，可高效、低功耗地运行人工智能模型。
3. 人工智能 框架:TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 和 ONNX 等工具允许开发人员创建和优化用于边缘部署的人工智能模型。
4. 边缘计算平台:这些平台包括 AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge 和 Google Edge TPU 等平台，它们为人工智能工作负载管理提供支持。
5. 5G 连接性:高速、低延迟通信可实现边缘设备与更广泛系统的无缝集成。
6. 机器学习 (ML)算法:专为资源受限环境设计的算法，即使在功能较弱的设备上也能确保有效处理。

这些技术相互配合，提高了边缘人工智能的速度、效率和可扩展性。

边缘人工智能与其他人工智能有何不同？

边缘人工智能在几个关键方面与其他人工智能实现方式不同：

1. 处理地点：
   1. 边缘人工智能：在靠近数据源的设备或本地服务器上进行处理。
   2. 云人工智能：在远程服务器（通常在数据中心）上进行处理。
   3. 嵌入式人工智能：在嵌入设备（如微控制器或 SoC（片上系统））的专用硬件中进行处理。虽然可以说嵌入式人工智能也发生在 "设备上"，但必须注意的是，设计人员专门为硬件集成创建了嵌入式人工智能，而且通常在功耗、处理能力和内存方面有限制。
2. 延迟：
   1. 边缘人工智能：由于数据处理在本地进行，减少了通过网络传输数据的需要，因此延迟低。
   2. 云人工智能：数据传输到远程服务器和从远程服务器传输数据都需要时间，因此延迟较高。
   3. 嵌入式人工智能：由于处理过程在设备内部进行，无需网络传输，因此延迟时间短。
3. 可扩展性：
   1. 边缘人工智能：适度可扩展性。虽然边缘设备可以处理一定量的处理工作，但其扩展能力可能无法与云服务器相提并论。不过，边缘人工智能在地理分布和减少对单点故障的依赖方面更具可扩展性。
   2. 云人工智能：高可扩展性。云服务器可处理大量数据和复杂计算，并可根据需求轻松扩大或缩小规模。
   3. 嵌入式人工智能：处理能力和内存方面的可扩展性较低。不过，嵌入式人工智能在部署方面具有很高的可扩展性，因为专用硬件可以集成到各种设备中。
4. 连接依赖性：
   1. 边缘人工智能：对连接的依赖最小，因为处理是在本地进行的。不过，一些边缘人工智能系统可能仍然需要连接，以便更新或将处理过的数据传输给其他系统。
   2. 云人工智能：高度依赖连接性，因为数据必须在远程服务器之间传输。
   3. 嵌入式人工智能：对连接的依赖性最小，因为处理过程是在设备内部进行的。不过，某些嵌入式人工智能系统可能需要连接来进行配置或监控。
5. 使用案例：
   1. 边缘人工智能：适合需要低延迟和实时处理的应用，如自动驾驶汽车、AR/VR 和工业自动化。
   2. 云人工智能：适用于涉及大量数据和复杂计算的应用，如大数据分析、预测建模和自然语言处理。
   3. 嵌入式人工智能：适用于设备内的专门任务，如消费电子产品和物联网设备中的电机控制、图像识别和语音识别。

总体而言，该表很好地概述了边缘人工智能、云人工智能和嵌入式人工智能之间的主要区别。不过，值得注意的是，这些技术并不相互排斥，通常可以结合使用，以创建更强大、更灵活的人工智能系统。

边缘人工智能有哪些优势？

边缘人工智能具有众多优势：

1. 实时 加工:本地计算可确保快速决策，这对自动驾驶汽车或工业自动化等应用至关重要。
2. 增强隐私:敏感数据保留在设备上，降低了与云存储泄露相关的风险。
3. 减少 带宽 使用方法:本地处理可最大限度地减少向云端传输大量数据的需要，从而节省带宽并降低成本。
4. 能源效率:针对低功耗进行了优化，是电池供电设备的理想选择。
5. 可扩展性:通过分散式处理，企业可以在不使中央服务器超负荷的情况下扩展业务。

边缘人工智能有哪些实例？

边缘人工智能正在改变各行各业：

• 智能城市:边缘人工智能驱动的交通信号灯和监控系统正发挥着举足轻重的作用。通过实时分析数据，这些系统可以优化交通流量、减少拥堵并改善整体城市基础设施。例如，配备了它的交通信号灯可以根据实时交通状况调整配时，确保城市居民的通勤更加顺畅。同样，监控系统也可以利用边缘人工智能来实时检测和应对潜在威胁或危险，从而提高公共安全。
• 医疗保健:边缘人工智能正在改变智能手表等可穿戴设备。这些设备现在可以在本地分析生物识别数据，为用户提供即时的健康洞察。例如，配备了边缘人工智能的智能手表可以实时监测用户的心率、血压和其他生命体征。如果设备检测到任何异常，就会向用户发出警报，甚至启动应急响应，从而挽救生命。
• 制造业:边缘人工智能使传感器能够实时检测设备异常。这种能力对于防止停机和保持运行效率至关重要。通过持续监控设备性能和检测故障的早期迹象，它可以帮助制造商主动解决潜在问题，降低维护成本并延长设备使用寿命。
• 零售:例如，智能结账系统利用边缘人工智能进行产品识别和无缝交易。这些系统可以扫描商品，实时处理付款，为顾客提供更快、更方便的购物体验。这不仅能提高顾客满意度，还能提高零售商的运营效率。
• 自动驾驶汽车:实时目标检测和决策对于确保安全导航和避免事故至关重要。通过本地处理数据和即时决策，它使自动驾驶汽车能够以高精度和高可靠性在复杂环境中导航。这项技术将彻底改变交通运输，使我们的道路对每个人都更加安全。

挑战

尽管边缘人工智能好处多多，但它也面临着一些挑战：

1. 硬件限制:设备必须兼顾性能和能效，这可能会限制计算能力。
2. 模型 优化:针对资源有限的环境调整人工智能模型是一项复杂的工作，需要专业的知识。
3. 互操作性问题:确保各种设备和平台的无缝集成仍然是一个障碍。
4. 初始成本高:部署边缘人工智能解决方案需要对专用硬件和基础设施进行投资。
5. 数据管理:在边缘设备和云系统之间处理和同步数据是一项复杂的任务。

应对这些挑战对于最大限度地发挥边缘人工智能的影响至关重要。

关于边缘人工智能的常见问题（FAQs）：