近年來，人工智能應用在全球范圍內取得了顯著進展。隨著工作中業務活動的增長，云計算已成為人工智能進步的一個重要方面。此外，隨著消費者更頻繁地使用自己的設備，企業越來越意識到需要將技術集成到這些設備中，以便更貼近客戶。并更好地滿足他們的需求。因此，邊緣計算行業規模將在未來幾年擴大。
什么是邊緣人工智能（EdgeAI）？
邊緣人工智能是邊緣計算和人工智能的混合體。這個想法是在具有邊緣計算能力的本地設備上執行人工智能算法。邊緣人工智能允許用戶實時解釋數據，因為它不需要將自己的系統連接到其他系統。
目前，大多數人工智能程序都是在基于云的中心進行的，這些中心需要大量的計算機能力和資源，因此容易出現中斷。邊緣人工智能將這些過程整合到邊緣計算設備的操作中，讓用戶在將數據傳輸到不同位置之前對其進行過濾，從而節省時間。
邊緣人工智能的好處
邊緣人工智能提供了幾個關鍵優勢，其中包括：
減少費用和延遲時間，從而帶來更好的用戶體驗。這使得以用戶體驗為中心的可穿戴技術的集成成為可能，例如實時進行交易或跟蹤其健康和睡眠習慣的腕帶。
從技術上講，減少所需的帶寬應該會降低租用互聯網服務的成本。
邊緣技術設備不需要數據科學家或人工智能工程師的專業知識。由于可視化數據流自動發送以進行監控，因此它充當了一個獨立的系統。
為什么邊緣人工智能很重要？
然而，邊緣人工智能應用程序的列表非常廣泛。目前的例子是智能手機上的面部識別和實時交通報告，以及半自動汽車或智能設備。電腦游戲、智能揚聲器、機器人、無人機、監控攝像頭、可穿戴醫療設備是其他支持邊緣人工智能的產品。以下是預計未來將采用邊緣人工智能的一些領域：
它將為檢測安全攝像頭的過程提供情報。傳統的安全攝像頭收集數小時的視頻，然后根據需要存儲和使用它們。然而，借助邊緣人工智能，算法程序將在網絡本身中實時執行，允許攝像頭實時檢測和分析可疑行為，從而提供更高效和更具成本效益的服務。
自動駕駛汽車實時解讀數據和照片可以提高識別交通標志、人員、其他車輛和道路的能力，從而提高交通安全性。
將其用于圖片和視頻分析，對視聽刺激產生反應，或實時識別場景和設置（例如在手機中）是可行的。
在工業物聯網（IIoT）方面，它將在提高安全性的同時節省成本。人工智能將監控機器制造鏈中的潛在缺陷或錯誤，而機器學習將實時重組整個過程的數據。
邊緣人工智能的未來
邊緣人工智能是一個使用機器學習技術在本地處理硬件設備提供的數據的系統。要分析這些數據并實時做出判斷，以毫秒為單位，而有些設備不需要連接到互聯網。這顯著地降低了與云計算方法相關的通信成本。換句話說，邊緣人工智能將數據和處理轉移到一些參與點，無論是服務器、物聯網設備還是邊緣計算服務器。
由于邊緣人工智能克服了與在云中傳輸和存儲數百萬個數據點相關的隱私問題，以及限制數據傳輸能力的帶寬和延遲限制。
邊緣計算技術對于包括無人駕駛汽車在內的許多領域都至關重要，它將通過提高電池耐用性來幫助減少能耗。它還將適用于機器人、監控系統和其他設備。因此，邊緣人工智能軟件市場的價值預計將從2018年的3.55億美元增長到2023年的1.12萬億美元。
結論
隨著用戶在手機上花費大量時間，越來越多的企業和開發人員認識到實施邊緣技術以提供快速高效的服務，并提高利潤率的價值。這將為企業級基于人工智能的服務以及消費者的舒適度和滿意度開辟一個全新的世界。
編輯：Harris
