人工智能+边缘计算：智能化的未来

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在"边缘计算"这一新概念逐渐走进寻常百姓家的今天已经是2020年了。借助将人工智能（AI）、机器学习（ML）等技术广泛应用于边缘计算领域的机会，在数据量庞大的情况下传统计算能力已经难以应对挑战。通过发挥分布式计算的优势以及低功耗、高算力的特点，在复杂的数据分析与处理任务上实现了质的飞跃，并为众多行业带来了前所未有的变革机遇

该领域必然面临一系列新的挑战与问题。探讨如何有效利用人工智能技术来提高边缘设备的智能化水平将是解决这些问题的关键所在；这不仅有助于推动科技发展迈向更加光明的前景；同时也能为全球信息基础设施建设注入新的活力与动力。华为公司作为全球领先的AI芯片制造商和服务提供商；本次将为大家系统地介绍“智能化”边缘计算的最新进展；并深入探讨如何更好地实现科研、开发、产业化以及商业化等全周期目标。

2.基本概念和术语

2.1 什么是边缘计算？

边缘计算（Edge Computing）部署于网络边缘设备中以实现计算能力。该技术旨在解决数据中心中的密集型计算任务，在视频监控、安全防护、智慧城市及机器人等领域展现出显著价值；这些应用场景要求对数据进行实时处理和精确分析以便迅速得到结果并提供必要的信息支持。当前云计算大数据物联网边缘计算人工智能等前沿技术相互融合推动着该领域快速兴起成为占据重要地位的技术

边缘计算可分为三个层级：

• 部署于移动设备的低功耗端侧计算平台；
  • 云端数据中心通过无线传输与之连接，并提供各种运算功能；
  • 高速网络连接的服务平台提供边缘计算功能，并集成智能边缘网关、移动终端、传感器和应用程序。

按照阿里云官方的说法, 边缘计算的本质是在网络周边布置智能化设备, 将本地的数据处理能力转移至云端, 以应对网络波动导致的性能瓶颈。借助在边缘设备上安装的人工智能模型, 从传感器收集到的数据进行分析并加以处理, 并将结果传输回云端, 进而完成对网络中各类型数据的采集、整理与分析过程。这有助于企业提高运营效率、降低成本，并增强市场竞争力。

2.2 边缘计算系统

一般情况下，边缘计算系统由两个部分组成：

• 一组或多组物理服务器通常是云服务提供商提供的。
• 多个客户端设备包括笔记本电脑、手机以及智能手机等设备；这些设备通常预装有应用程序或软件。

物理服务器一般拥有强大的计算能力，并能迅速处理海量的数据。外围配备了智能网关等硬件设备，并接收来自多种传感器的信息。例如环境光照度、声音和温度等因素。这些信息随后会被采集并进行计算，在物理服务器中生成用于模型训练的数据特征，并支持预测分析与决策制定的过程。

除了基本功能外，在移动设备上还可以安装专门的功能或应用软件来增强使用体验。例如，在智能手机的操作系统版本如Android上部署机器学习框架TensorFlow Lite能够加载预训练的深度学习模型，在实时推理过程中提升分类与识别性能。

2.3 边缘计算技术

边缘计算技术总体可以分为三类：

• 数据分析与处理：包括数据收集（data collection）、汇总（data aggregation）、存储管理（data storage）、数据分析（data analysis）、预测模型（prediction model）、提醒功能（notification function）以及反向传播（reverse propagation）等多个环节，在线离散数据经过实时进行数据处理与分析后满足多场景应用需求。
• 智能调度：基于业务逻辑与任务目标(AI算法能够自动识别最优计算位置)，通过动态调配资源以最大化系统运行效能。
• 服务优化：通过部署高效的服务管理策略(IoT设备端点数量大幅增加)以及优化网络延迟设计(A高利用率的资源分配策略将被采用)，从而显著提升了边缘计算服务的整体性能表现。

边缘计算技术面临的主要挑战有：

• 数据量与处理能力的挑战：随着海量数据的不断产生以及边缘设备的普及化与多样化发展，在存储能力、处理效率以及传输速度等方面都面临着严峻挑战。
• 网络性能与算力限制：当前边缘计算系统主要采用无线网络技术，在带宽限制和延迟问题下对计算能力的影响较小。
• 多设备管理难题：由于边缘设备可能需要承担多种业务需求，在设备数量激增的情况下如何实现有效的维护与管理成为了一大难点。

3.核心算法原理

3.1 机器学习（ML）

机器学习（英语：Machine Learning）属于人工智能领域的一项研究方向，在此领域中我们致力于赋予计算机"学习"的能力以便其能够通过积累学习经验并利用数据来提升性能。该方法基于统计数据与概率论的基础上发展而来主要通过编程方法模拟人类的学习行为并运用所获得的知识来进行预测决策以及其他响应

机器学习的主要方法有三种：监督学习、非监督学习、半监督学习。

（1）监督学习

有监督学习也被定义为一种指导式的学习方法，在这一过程中系统会基于提供的样本数据生成经验并建立知识库，在此基础上系统能够对新样本做出分析并给出判断结果

常见的监督学习方法包括K-近邻（KNN）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）、SVM以及神经网络（Neural Network）等。

（2）非监督学习

非监督学习也被称作无监督学习，在没有正确答案的前提下计算机能够基于数据进行自主学习，并训练出一个模型以揭示数据间的内在联系及其结构特征。其核心在于无需预先指定明确的分类标签仅凭对数据的建模就能识别出隐藏在其中的规律性模式以及内部架构。

典型的非监督学习算法有K-means算法、DBSCAN算法、聚类算法、PCA算法等。

（3）半监督学习

半监督学习是机器学习中的一种方法，在其中既有带标签的数据也有未标注的数据，并且需要人工参与标注过程。常见的半监督学习算法包括EM算法和HMM算法等。

3.2 深度学习（DL）

在机器学习领域中，深度学习被视为一个重要的分支学科。其核心目标在于通过多层感知机等复杂架构来建模数据特征，并实现对高维数据的高效处理能力。具体而言，在这种架构下，多个简单的神经元单元按照层次组织起来形成复杂的模型结构，在经过多层次非线性变换机制后能够提取和表征更高阶的数据特征信息。

典型的深度学习算法主要包含卷积神经网络（CNN），这种通过局部感受野提取特征的人工智能模型；循环神经网络（RNN），一种专门处理序列数据的深度学习模型；以及Transformer网络等先进架构

3.3 生物信息学

生物信息学是基于生物系统特征及其运行模式对生命体信息进行获取与积累，并通过数据管理与解析手段实现其呈现的一门学科。它作为计算机系统识别能力与数据处理技术的核心基础，在生命科学研究中发挥着关键作用。该学科的主要目标在于阐明生命系统的组成成分及其功能特点，并揭示其运行机制及其动态转变规律，并将其转化为一种便于理解与应用的形式表示为便于计算机理解和运用的方式方法。

生物信息学的应用领域涵盖了基因编辑技术、遗传分析、癌症治疗研究、疾病诊断工具、基因序列测定、蛋白质药物开发、生物标志物检测方法等多方面的创新与实践

3.4 计算网络

计算网络是以计算机技术和通信手段为基础构建而成的分布式交互型网络系统。这种软硬件协同工作的网络环境由多种关键硬件组件共同构成：包括路由器/网关（基于端口层交换技术）、以太网桥接线技术下的交换机以及千兆以太网集线技术下的集线器；智能控制模块组成的控制器体系配合高速存储模块组阵列技术的应用实现数据存储功能；无线接入调制解码技术支撑的调制解调器与高速光纤通信技术支撑的通信设备共同完成数据传输任务，并依赖高性能微处理器芯片组实现集成电路级别的高效运行。

计算网络的主要目标在于支持资源互享与高性能的同时处理海量数据量，并进行多线程处理以应对复杂应用场景以及网络异构性问题。该系统的架构包含专用网络模块以及多种类型的通信网如城域网（LAN）、广域网（WAN）和骨干传输网（Backbone）等。

该领域目前的主要发展路径涵盖高速传输网络、大数据处理技术、智能网关系统、边缘计算应用、AI技术应用以及机器学习算法等前沿领域，并辅以并行计算技术和超级计算机技术的支持。

4.核心算法操作步骤与代码实例

4.1 监督学习算法——逻辑回归算法

在监督学习框架内，逻辑回归算法被视为一种分类技术。该算法基于最小化误差函数的原则，在分类问题中构建最优参数估计。该方法通过优化过程，在训练过程中最小化损失函数来建立判别模型。

逻辑回归算法基于几个关键前提条件运行良好：输入特征间存在显著的正相关性。该统计模型旨在有效地区分出两类互不重叠且具有强鉴别能力的数据分布特征。这种分析框架特别适用于解决两类分类问题，在预测结果中仅输出两种可能类别：0或1。

以下步骤是逻辑回归算法的操作流程：

1. 数据准备：首先，收集训练数据，包括输入变量和输出变量。

2. 参数估计：然后，确定逻辑回归模型的参数，即学习率α、偏置项b和系数θ。

设计过程中的代价函数被定义为逻辑回归模型的损失函数。其对应的损失函数定义为负对数似然。为了降低数据预测中的不确定性，在优化过程中引入了拉格朗日乘子。

4. 参数更新过程：逻辑回归采用梯度下降法作为优化算法，在损失函数最小化的目标指引下进行参数θ的调整。

5. 模型的评估：最后，对模型的预测效果进行评估，如准确率、召回率、F1值等。

下面是一个Python代码示例，演示了逻辑回归算法的操作流程：

    import numpy as np
    from sklearn import linear_model
    
    # 生成训练数据
    np.random.seed(0)
    X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
    y = np.array([0, 0, 1, 1])
    
    # 建立逻辑回归模型
    lr_clf = linear_model.LogisticRegression()
    
    # 训练模型
    lr_clf.fit(X, y)
    
    # 对模型进行预测
    print("LR predict:", lr_clf.predict([[0, 0]])) # 输出[0]
    
    # 输出模型的系数
    print("Coefficients:", lr_clf.coef_) # 输出[[ 2.78958018  0.73058156]]
    
    # 输出模型的截距项
    print("Intercept:", lr_clf.intercept_) # 输出[0.10691842]

以上代码演示了如何应用逻辑回归算法对二分类问题进行训练与预测，并提取模型的系数与截距项。除此之外，还可以借助其他Python库完成类似的任务。

4.2 非监督学习算法——K-means算法

该算法属于非监督学习范畴，在数据处理中主要针对数据集进行分类操作。其核心目标在于将相似度较高的样本归为一类（即同一簇），同时确保各簇之间具有明显的区分度。具体而言，在同一簇内的所有样本都具有相近的特征属性；而各簇之间的相互分离程度则较高。

K-means算法的核心在于依据数据间的距离进行聚类分析。随后系统会随机选定K个初始质心点作为参考基准，并对剩下的所有数据样本进行归类处理。接着会对剩下的所有数据样本进行归类处理，在新的迭代过程中会重新计算各聚类中心的位置坐标，并不断重复这一过程直至满足收敛条件为止

K-means算法具有显著特点包括直观且易于理解其操作流程相对简便且具备较好的可实现性同时该算法还支持并行计算技术。然而该方法的主要缺点在于其对初始聚类中心的选择较为敏感这可能导致聚类结果受到较大影响。

以下步骤是K-means算法的操作流程：

1. 选择初始质心：首先，随机选择K个质心，并初始化中心点。

2. 分配每个对象到最近质心：然后，将每个对象分配到离它最近的质心。

3. 重新定位质心中心：根据当前数据重新计算各个质心的具体位置，并通过最小化各簇内部数据点与相应质心的距离以及最大化不同簇之间的间距来优化整体结构。

4. 判断是否结束：如果簇内的误差小于某个阈值，则停止；否则继续迭代。

下面是一个Python代码示例，演示了K-means算法的操作流程：

    import numpy as np
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    # 生成训练数据
    np.random.seed(0)
    X = np.random.rand(100, 2) * 2 - 1
    
    # 设置超参数k
    k = 2
    
    # 初始化模型并训练
    km_model = KMeans(n_clusters=k).fit(X)
    
    # 获取每个对象的标签
    labels = km_model.labels_
    
    # 获取聚类中心
    centers = km_model.cluster_centers_

以上代码实现了如何运用K-means算法对二维数据集进行训练，并以获取每个样本的标签及其聚类中心。除此之外，还可以借助其他Python库完成这一操作。

5.未来发展趋势与挑战

5.1 边缘计算的应用

当前的边缘计算技术主要致力于应对数据中心内部的各种高强度计算需求，在这一领域中它被广泛应用于视频监控系统、智慧城市的建设与管理以及工业机器人技术的发展与应用等多个方面的问题。

以下几个应用场景是未来边缘计算的应用方向：

（1）车联网智能停车管理系统

当汽车进入车道前以及离开车道后时，请执行以下操作：实施远程监控操作；执行远程投喂程序；启动远程空调系统；借助车网系统的实时监控与管理机制实现上述功能，并使用户能够精准地控制自己的爱车。

（2）安全运营助手

随着边缘计算技术的广泛应用, 汽车制造商、零售业者以及保险公司等均有可能选择采用边缘计算这一技术, 从而能够有效提升客户满意度及增强其安全意识. 边缘计算在应用于"安全运营助手"时, 能够有效地保障车主的人身与财产安全以及交通秩序的安全.

（3）云下大数据分析服务

边缘计算正逐渐成为社会关注的焦点，在云计算支持的大数据分析领域占据着重要研究位置。在这一服务模式中，智能终端设备、传感器、数据中心以及云计算平台通过协同运作，在严格保护数据隐私与安全的前提下实现海量数据的整合后进行高效分析与快速处理，并根据不同的地理区域客户需求提供相应的解决方案。

（4）智慧城市服务

智慧城市的构建关键组成部分包括传感器网络、大数据平台以及云计算与云服务的支持体系。系统地收集并分析各种数据信息，在此基础上通过边缘计算技术实现精准的数据处理与快速响应机制。这些技术手段将为市民提供全方位的智能化服务支持，并涵盖智能路灯系统、“ face recognition technology ”、“ facial recognition system ”等创新应用。通过边缘计算技术的应用，智慧城市能够更加精准地实施区域化管理策略，并显著降低了运营成本；同时提升了整体运行效率。

5.2 边缘计算技术的升级

边缘计算技术的升级主要有如下几方面：

（1）网络传输优化

边缘计算中频繁的数据传输，在智能汽车与智能手机等各类智能终端设备中尤为显著。因为对带宽与计算能力的要求较高，这些设备的使用会导致网络传输的压力增大。因此对数据传输进行优化具有重要意义。

（2）计算资源优化

在边缘计算的应用场景中存在较高的计算负荷以及庞大的数据规模，在这种情况下对算力进行优化变得尤为关键与紧迫。当前阶段深度学习技术已经实现了分布式架构的设计与应用同时机器学习算法也逐渐具备了单任务处理能力逐渐向多任务并行方向演进；而大数据处理领域也在不断探索如何实现细粒度的数据处理以降低单任务处理规模进而提升整体系统效率

（3）网络拓扑优化

考虑到边缘计算系统的分布范围广泛，并拥有多个通信路径，在进行网络拓扑优化时对其性能表现具有显著影响。当前一些研究开始致力于通过优化网络拓扑结构来提高其容错能力。

（4）计算密集型任务迁移至边缘

通常情况下，在传统数据中心环境中难以高效地运行许多计算密集型工作负载。鉴于此，在边缘设备上进行这些不适用于传统数据中心环境的数据处理工作负载的迁移转移变得尤为关键。通过这种方式不仅可以提高云计算系统的整体效能和系统性能，并且也是未来边缘计算技术发展的重要研究方向之一。

5.3 商业模式的转型

目前来看，在边缘计算技术仍处初期探索阶段的情况下，在其商业模式尚未形成成熟体系的背景下，在此之前已经处于刚刚起步阶段的状态；但随着这一技术的不断发展完善，在不久的将来其商业模式将会发生转变；展望未来，在这一技术逐步发展成熟的推动下，在未来的某个阶段其商业模式将会逐步拓展到涵盖云服务提供商、终端设备制造商、应用服务提供者以及普通用户等多个领域

例如，在边缘计算的支持下，云服务商可采用多种方案向用户提供包括图像处理在内的多种云服务。在这一过程中，默认情况下默认情况下默认情况下默认情况下默认情况下默认情况下默认情况下默认情况下默认情况下，默认情况下，默认情况下，默认情况下，默认情况下，默认情况下，默认情况下，默认情况下，默认情况

6.附录

6.1 FAQ

Q: 关于边缘计算，你怎么看？
A: 边缘计算（Edge Computing）是一个在2011年提出的理论，在网络边缘节点上运行的计算资源主要解决数据中心内部所需的密集型计算任务。该理论最初被设计用于处理视频监控系统、安全监控系统以及智慧城市中的各项应用场景。随着人工智能、机器学习、大数据以及物联网等技术的发展与融合，在数据存储与处理方面逐渐成为主流技术之一。

边缘计算主要包含三个层次：在移动设备上部署的低功耗端侧计算平台，在云端数据中心具备各种运算功能并通过无线传输连接到网络，在基于高速网络连接的基础上形成的边缘服务平台包括智能网关、终端设备、传感器以及相关应用程序等

在2020年，“智能”边缘计算已成为行业关注的焦点。华为公司近日宣布已与多家知名国内AI芯片制造商达成合作意向，并计划于2021年推出一系列工业机器人、智能家居及视频智能化产品。

Q: 为何要将云计算、大数据、边缘计算与人工智能等技术相互融合以达成共赢？ A: 阿里巴巴提出的"智能化"边缘计算概念源自一次内部探讨。当时由于占据市场份额后研发投入能力受限,企业倾向于依赖外部技术来实现智能化运营.随着云计算与大数据技术发展日新月异,数据采集处理分析决策环节日益关键,越来越多的企业开始重视并尝试运用边缘计算能力来加速这些流程.

但是，在云计算与大数据技术以及边缘计算技术快速发展的背景下，在这种情况下, 四种核心技术间的深度融合共同谱写了科技发展的新篇章, 创造了前所未有的发展机遇. 通过深度融合的方式, 可以帮助企业实现业务发展, 扩大业务规模, 提升核心竞争力, 降低运营成本.

Q: 边缘计算的主要应用方向有哪些？ A: 边缘计算涵盖的应用领域非常广,主要包含智能视频监控系统,智能安防设备,智慧城市整体解决方案,机器人技术及其相关算法,机器学习模型支持以及云计算服务等多种应用场景。未来边缘计算预示着将发展出多种商业模式,涉及云服务提供商,设备制造商以及相关应用场景的服务提供者和最终用户。