什么是边缘 AI?

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边缘人工智能(AI)或边缘 AI 是指在边缘计算环境中实施人工智能。边缘计算允许在实际收集数据的地方进行计算,而不是在集中的云计算设施或远程数据中心中进行。边缘 AI 使设备能够更快地做出更明智的决策,而无需连接到云或异地数据中心。

由于边缘计算将数据存储于靠近设备的位置,因此无论是否有互联网连接,均可以通过 AI 算法在设备上处理数据。数据可以在数毫秒内得到处理,进而提供实时反馈。边缘 AI 可以几乎即时地做出响应。这意味着某些敏感数据实际上可以完全不离开边缘设备,因此可以提供更高的安全性。

由于边缘设备(如传感器和物联网设备)能够将数据迁离负载过重的云数据中心,它们正逐渐成为关键技术。

边缘 AI 与传统 AI 的应用框架有所不同。传统 AI 的应用框架中,由连接技术生成的数据会被传输到后端的云系统。而在边缘人工智能中,AI 模型不是在后端云系统运行,而是被配置在网络边缘设备内部的处理器上进行处理。这种框架在边缘添加了一层智能,使得边缘设备不仅能收集数据指标和分析数据,而且还能根据设备内部集成的机器学习(ML)模型对数据进行实时处理和决策,从而实现真正的边缘智能。

人工智能的目标仍然不变,即打造智能机器,使它们能够独立地工作,在无人监督的情况下执行常见的人类工作任务。然而,边缘 AI 是在本地、所用设备内部或附近位置进行工作和决策。

边缘计算和人工智能的结合带来了巨大的优势。借助边缘人工智能,传感器和物联网设备所在的边缘也可以具备高性能算力。因为不需要在系统之间进行连接和集成,用户可以实时处理设备上的数据,并且用户可以通过聚合数据和用户服务来节省时间,而无需与其他物理位置进行通信。

边缘 AI 的优势包括:

  • 降低功耗:通过在本地进行数据处理,节省能源成本,在边缘运行 AI 的功耗要求远低于云数据中心的功耗要求
  • 降低带宽:通过在本地处理、分析和存储更多数据(而不是发送至云),可以降低数据传输带宽并最大限度地降低成本
  • 隐私性:边缘 AI 在边缘设备上进行本地数据处理,能够降低数据被滥用或处理不当的风险
  • 安全性:通过在边缘网络中处理和存储数据,可以优先处理重要数据的传输,并过滤掉冗余、无用或不必要的数据
  • 可扩展性:通过云平台和原始设备制造商(OEM)设备上的本地边缘功能,可以轻松扩展系统
  • 减少延迟:通过在本地进行数据分析,可以减轻云平台的负载,使其空闲出来执行其他任务,例如分析任务

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