一直以來，邊緣AI都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)磉吘堿I的相關(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。

一、邊緣AI與邊緣計算

1、什么是邊緣 AI？

簡而言之，邊緣 AI 是邊緣計算和人工智能的結(jié)合。因此，要了解邊緣AI，首先必須了解邊緣計算和人工智能。

2、什么是邊緣計算？

邊緣計算是一種分布式計算框架，它使計算和數(shù)據(jù)存儲更接近實際設(shè)備，而不是異地數(shù)據(jù)中心。由于數(shù)據(jù)與設(shè)備的接近，邊緣計算可以提高速度和響應(yīng)時間。

如今，智能設(shè)備無處不在。從手腕上的手表到車庫里的汽車，一切都能夠執(zhí)行自主計算并與其他智能設(shè)備交換數(shù)據(jù)——這一概念通常被稱為物聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)。

所有這些來回飛來飛去的數(shù)據(jù)都給數(shù)據(jù)中心帶來了沉重的壓力。但邊緣計算旨在通過將一些處理移近其原點來減輕這種負擔。因此，可以說，工作不是前往云端，而是在“邊緣”完成。

“邊緣”僅指正在使用的設(shè)備。這可以是手機、相機、汽車、醫(yī)療設(shè)備或電視。因此，邊緣計算是指計算機位于該設(shè)備內(nèi)部或附近。而且，與任何其他計算機一樣，邊緣計算機旨在處理標準數(shù)據(jù)。

二、邊緣AI邊緣計算架構(gòu)+實時OS

1、邊緣計算架構(gòu)

在邊緣AI中，數(shù)據(jù)處理和推理需要在設(shè)備本地完成，因此必須構(gòu)建合適的邊緣計算架構(gòu)，以支持設(shè)備在各種應(yīng)用場景下的實時性和穩(wěn)定性。

邊緣設(shè)備的分布式架構(gòu)：分布多個邊緣節(jié)點，這些節(jié)點獨立進行數(shù)據(jù)采集、處理和AI推理。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，通常采用這種方式進行現(xiàn)場數(shù)據(jù)處理。

邊緣云協(xié)同計算：邊緣設(shè)備與云端計算資源協(xié)同工作。復(fù)雜的模型訓練和更新在云端完成，而推理部分在邊緣設(shè)備本地進行。這樣既能夠利用云端的高性能計算，又能夠在本地實現(xiàn)低延遲。

邊緣設(shè)備的互聯(lián)互通：不同邊緣設(shè)備之間需要通過高速網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)和狀態(tài)同步，形成智能協(xié)同工作，尤其是在智能制造和自動駕駛中需要大量設(shè)備進行實時通信。

2、邊緣設(shè)備的實時操作系統(tǒng)

邊緣AI要求設(shè)備能夠?qū)崟r響應(yīng)，這需要支持高效的實時操作系統(tǒng)（RTOS）。這些系統(tǒng)能夠保證在嚴格的時間限制內(nèi)執(zhí)行任務(wù)，尤其在自動駕駛、工業(yè)機器人等對時間敏感的場景中至關(guān)重要。

輕量化操作系統(tǒng)：如FreeRTOS、VxWorks等，專為嵌入式系統(tǒng)設(shè)計，能夠在低功耗設(shè)備上提供快速的任務(wù)響應(yīng)。

容器化和虛擬化技術(shù)：在邊緣AI設(shè)備上，通過使用Docker容器和虛擬機技術(shù)，可以提高AI模型的可移植性，并簡化模型部署和更新流程。

最后，小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。希望大家對邊緣AI已經(jīng)具備了初步的認識，最后的最后，祝大家有個精彩的一天。