什么是边缘人工智能和边缘计算？

作为一个人工智能领域的新兴方向, Edge AI倍受关注。其旨在让用户无需顾虑隐私或数据传输速度的问题,即可运行智能化流程。该技术将推动这一技术在更多领域的应用,实现智能设备能够即时处理输入而不依赖云端服务。然而目前关于Edge AI的定义仍处于初步阶段,需要深入理解这一前沿技术并挖掘其潜在应用场景。

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为了深入掌握边缘人工智能的核心概念，首先必须对边缘计算有清晰的理解。通过将其与云计算进行对比来深入理解边缘计算是一种非常有效的方法。云计算主要通过公共互联网提供按需使用的计算资源服务，在这种架构下由于受到网络延迟和带宽限制的影响，在实际应用中可能会面临性能瓶颈。相比之下，在边缘计算系统中设备之间会直接交换数据并完成数据处理工作这些设备可能包括专用的边缘服务器内部部署设备或者物联网设备利用这些技术可以在一定程度上提升系统的响应速度和数据处理效率同时也能降低能源消耗并减少数据传输过程中的潜在错误风险

什么是边缘人工智能?

为了更好地理解边缘计算的概念，在深入学习这一领域之前，请确保你已经掌握了相关的基础知识

大多数先进的人工智能流程通常部署于云平台中,这是因为它们往往涉及复杂的计算需求.由此可见,这些过程容易受网络延迟或服务器中断的影响.相比之下,边缘型的人工智能系统通常部署于边缘计算设备上,从而大幅减少了传输时间.值得注意的是,(以数据为起点)的深度学习算法可以直接在设备上运行.

边缘人工智能的重要性日益凸显,这一趋势主要是由于越来越多的设备需要在无法接入云端的情况下仍需部署人工智能技术

当边缘计算设备承担通常位于云端的信息处理任务时,其结果表现为低延迟或实时处理.此外,通过传输关键信息以降低数据传输量,并从而最大限度地降低通信中断.

边缘人工智能与物联网

边缘人工智能能够与5G和其他数字技术如物联网(IoT)相结合。通过物联网技术的应用，边缘人工智能系统能够获取所需数据进行有效运作；与此同时，在推动边缘人工智能及其相关领域的持续发展方面，5G技术扮演着至关重要的角色。

物联网指的是通过公共互联网相互连接的各种智能设备。这些设备会生成大量数据，并能够被边缘人工智能系统接收和处理。其中一些边缘AI装置还具备充当临时存储节点的能力以支持实时数据分析需求。其数据分析处理技术展现出更高的灵活性以适应复杂的场景需求

在推动边缘人工智能与物联网发展方面

边缘人工智能用例

边缘人工智能的应用领域广泛涵盖那些通过本地设备高效处理数据远超云端解决方案的所有场景。这些技术在多个领域展现出显著优势，在自动驾驶汽车、无人机操作以及智能安防系统中都能见到其身影。

在实际应用中，自动驾驶汽车被视为-edge AI的一个典型案例。为了确保安全与效率，在运行过程中，自动驾驶系统必须持续监测周围的环境信息并评估当前行驶状况。当遇到突发情况时，系统会即时调整行驶路径。基于此，edge AI作为实现高级别（如三级及四级）无人驾驶技术的关键支撑性技术，在推动未来汽车产业发展中扮演着重要角色。

因为无人机并非由无遥控或人工驾驶操作完成任务的能力所具备的特点所决定，在实际应用中可以观察到这些小型飞行器与自动驾驶汽车之间存在许多相似之处。例如，在发生技术故障或者失控的情况下, 它们同样面临坠毁的风险, 并可能造成严重的财产损失或者人员伤亡；此外, 在一些特定场景下, 这些小型飞行器可能会超出现有的互联网服务覆盖范围, 并且为了满足像亚马逊Prime Air这样的服务需求, 它们必须具备强大的边缘计算能力以支持智能决策系统

在边缘人工智能领域中，一个显著的应用实例是面部识别系统。基于计算机视觉算法对摄像头获取的数据进行解析，在执行安全相关任务时该系统仍需稳定可靠地运转。

边沿型人工智能中又出现了另一种常见应用——数字助理。尽管Google Assistant、Alexa与Siri等都具备这一功能特点，在智能手机与其他数字化设备之间也无需依赖公共互联网即可运行。在这些设备完成数据处理后无需将其传输至云端（这有助于减少网络流量并保护隐私安全）。