本文中，小編將對(duì)邊緣AI予以介紹，如果你想對(duì)它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)它的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、智能設(shè)備搭載邊緣 AI 的顯著優(yōu)勢(shì)

1、降低延遲，實(shí)時(shí)響應(yīng)

對(duì)于許多智能設(shè)備而言，延遲可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果。以自動(dòng)駕駛汽車(chē)為例，為確保安全導(dǎo)航并避免潛在危險(xiǎn)，車(chē)輛必須迅速檢測(cè)一系列因素，如交通燈信號(hào)、不穩(wěn)定的司機(jī)、變換車(chē)道、行人、路緣石等眾多變量，并做出即時(shí)響應(yīng)。邊緣 AI 能夠在車(chē)內(nèi)本地處理這些信息，大大降低了通過(guò)云端 AI 向遠(yuǎn)程服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)可能出現(xiàn)連接問(wèn)題的潛在風(fēng)險(xiǎn)。在這種關(guān)乎生死的場(chǎng)景中，車(chē)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(duì)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題能夠立刻發(fā)出警報(bào)并調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，這種即時(shí)響應(yīng)對(duì)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(jìn)行處理，這對(duì)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(guò)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(dāng)使用的帶寬較少時(shí)，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(gè)智能攝像頭為例，若每個(gè)攝像頭都將大量原始視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，?huì)占據(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(guò)邊緣 AI，攝像頭可以在本地對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)擔(dān)。

二、邊緣AI如何用于實(shí)時(shí)分析

要將邊緣 AI 應(yīng)用于實(shí)時(shí)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(shí)，需要考慮很多因素。下面是一個(gè)循序漸進(jìn)的方法：

1. 評(píng)估你的用例和狀態(tài)目標(biāo)

但是，有必要評(píng)估您的使用環(huán)境和要實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵目標(biāo)。確定需要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)類(lèi)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(shí)別有問(wèn)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(duì)于邊緣AI 系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，選擇正確的硬件平臺(tái)更為重要。邊緣設(shè)備的類(lèi)型（可以是傳感器、網(wǎng)關(guān)或 IoT 設(shè)備）根據(jù)運(yùn)行能力、存儲(chǔ)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(wú)干擾或無(wú)延遲的情況下執(zhí)行。

3. 邊緣部署的 AI 模型開(kāi)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(jiǎn)單、低功耗且能夠在邊緣設(shè)備上運(yùn)行。在優(yōu)化AI 算法以用于邊緣系統(tǒng)時(shí)，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(tái)

為了更輕松地進(jìn)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(gè)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?。但是，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(qiáng)大的安全和加密措施、明確訪問(wèn)此類(lèi)設(shè)備以及經(jīng)常更新設(shè)備以應(yīng)對(duì)威脅。

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