本文中，小編將對邊緣AI予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、智能設(shè)備搭載邊緣 AI 的顯著優(yōu)勢

1、降低延遲，實時響應(yīng)

對于許多智能設(shè)備而言，延遲可能會導(dǎo)致嚴重后果。以自動駕駛汽車為例，為確保安全導(dǎo)航并避免潛在危險，車輛必須迅速檢測一系列因素，如交通燈信號、不穩(wěn)定的司機、變換車道、行人、路緣石等眾多變量，并做出即時響應(yīng)。邊緣 AI 能夠在車內(nèi)本地處理這些信息，大大降低了通過云端 AI 向遠程服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)時可能出現(xiàn)連接問題的潛在風險。在這種關(guān)乎生死的場景中，車輛基于邊緣 AI 的快速反應(yīng)能力至關(guān)重要。又比如在智能工廠中，智能設(shè)備對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進行實時檢測，一旦發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題能夠立刻發(fā)出警報并調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，這種即時響應(yīng)對于保障生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量意義重大。

2、減少帶寬需求

傳統(tǒng)的智能設(shè)備往往需要將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M行處理，這對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求極高。而邊緣 AI 在本地處理數(shù)據(jù)，極大地減少了通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而節(jié)省了寶貴的網(wǎng)絡(luò)帶寬資源。當使用的帶寬較少時，數(shù)據(jù)連接能夠處理更大數(shù)量的同步數(shù)據(jù)傳輸和接收。以智能家居中的多個智能攝像頭為例，若每個攝像頭都將大量原始視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍瑫紦?jù)大量網(wǎng)絡(luò)帶寬，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，影響其他設(shè)備的正常使用。但通過邊緣 AI，攝像頭可以在本地對視頻數(shù)據(jù)進行分析，僅將有異常情況的關(guān)鍵信息上傳到云端，大大減輕了網(wǎng)絡(luò)負擔。

二、邊緣AI如何用于實時分析

要將邊緣 AI 應(yīng)用于實時分析，在規(guī)劃該解決方案、選擇合適的基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)建可部署在邊緣的人工智能模型時，需要考慮很多因素。下面是一個循序漸進的方法：

1. 評估你的用例和狀態(tài)目標

但是，有必要評估您的使用環(huán)境和要實現(xiàn)的關(guān)鍵目標。確定需要實時處理的數(shù)據(jù)類型、要使用的小工具以及必須做出的選擇。例如，在制造環(huán)境中，該應(yīng)用程序可用于識別有問題的設(shè)備并隨后迅速糾正。

2. 選擇合適的邊緣設(shè)備和硬件

對于邊緣AI 系統(tǒng)來說，選擇正確的硬件平臺更為重要。邊緣設(shè)備的類型（可以是傳感器、網(wǎng)關(guān)或 IoT 設(shè)備）根據(jù)運行能力、存儲空間和連接云的能力而有所不同。優(yōu)質(zhì)的邊緣設(shè)備可確保 AI 算法在無干擾或無延遲的情況下執(zhí)行。

3. 邊緣部署的 AI 模型開發(fā)和優(yōu)化

部署在云端的 AI 模型并不特別適合部署在邊緣。為了使邊緣 AI 可持續(xù)，部署的模型必須簡單、低功耗且能夠在邊緣設(shè)備上運行。在優(yōu)化AI 算法以用于邊緣系統(tǒng)時，可以應(yīng)用模型壓縮和量化等功能。

4. 使用面向邊緣的框架和平臺

為了更輕松地進行優(yōu)化，可以采用邊緣 AI 框架的集成，例如 TensorFlow Lite、NVIDIA Jetson 或 Microsoft Azure IoT Edge。它們提供在這些邊緣設(shè)備上部署 AI 模型所需的框架和 API。它們還提供模型管理設(shè)施以及模型部署、模型監(jiān)控和模型更新。

5. 中心：數(shù)據(jù)隱私和安全

邊緣 AI 的另一個好處是數(shù)據(jù)保存在更靠近原始元素的地方，不需要將太多信息傳輸?shù)皆贫恕５?，仍存在一些值得關(guān)注的領(lǐng)域，例如數(shù)據(jù)安全仍然很重要。使用強大的安全和加密措施、明確訪問此類設(shè)備以及經(jīng)常更新設(shè)備以應(yīng)對威脅。

以上便是小編此次帶來的有關(guān)邊緣AI的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。