眾所周知，邊緣計(jì)算在交付的性能和實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)方面已經(jīng)超出了預(yù)期水平。在過去的幾年里，觀察公司在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中進(jìn)行巨額技術(shù)投資是一種常見的情況。同樣，云公司通過融合邊緣計(jì)算和人工智能或邊緣人工智能看到了新的機(jī)會。這種形式的人工智能讓每個人都為它留下的影響而著迷。像亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri 這樣的虛擬助手最近統(tǒng)治了世界，這是 Edge AI 的結(jié)果這里是您需要了解的有關(guān) Edge AI 及其他方面的一切。

要了解 Edge AI，重要的是單獨(dú)了解 AI 和 Edge 計(jì)算，因?yàn)閮烧叩暮喜?dǎo)致 Edge AI。人工智能通常圍繞著復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算。另一方面，邊緣計(jì)算負(fù)責(zé)將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)移動到網(wǎng)絡(luò)邊緣，數(shù)據(jù)生成和計(jì)算實(shí)際發(fā)生的地方。使用 Edge AI，最終的結(jié)果是更快的計(jì)算、更好的數(shù)據(jù)安全性以及對持續(xù)操作的有效控制。難怪，為什么 Edge AI 具有增強(qiáng) AI 應(yīng)用程序性能的潛力。嗯，還有更多。Edge AI 還促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、

Edge AI 可為各行各業(yè)提供廣泛的優(yōu)勢。一些好處包括——減少與現(xiàn)場相關(guān)的問題，將客戶滿意度提升到一個不同的水平，產(chǎn)品檢查時間不到一分鐘，以及極其高效的預(yù)測性維護(hù)和資產(chǎn)管理等等。

機(jī)器學(xué)習(xí)與 Edge AI 的結(jié)合產(chǎn)生了語言無法滿足的神奇影響。許多企業(yè)，尤其是依賴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的企業(yè)，從中受益匪淺。借助 Edge AI 的機(jī)器學(xué)習(xí)可以帶來的一些優(yōu)勢是：

低成本數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施

邊緣 AI 有可能消除在基于云的數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的 AI 或機(jī)器學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的高昂費(fèi)用。

隱私

數(shù)據(jù)是最寶貴的資產(chǎn)，消費(fèi)者一直關(guān)心他們的數(shù)據(jù)如何得到保護(hù)。借助 Edge AI，公司可以在其應(yīng)用程序中提供支持 AI 的個性化功能，并使用戶了解他們的數(shù)據(jù)是如何收集和存儲的。這是提高客戶品牌忠誠度的絕佳方式。

減少延遲

借助 Edge AI，無需跨網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備發(fā)送大量數(shù)據(jù)，從而改善用戶體驗(yàn)。

邊緣人工智能的挑戰(zhàn)

在與邊緣 AI 相關(guān)的研究和開發(fā)方面，糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量被證明是一個主要障礙。除此之外，業(yè)內(nèi)專家還聲稱，邊緣計(jì)算的去中心化特性增加了其安全特性，從而暗示易受攻擊的安全特性是邊緣人工智能的又一挑戰(zhàn)。最后，機(jī)器學(xué)習(xí)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力這一事實(shí)足以得出結(jié)論，有限的機(jī)器學(xué)習(xí)能力將成為 Edge AI 的障礙。

從虛擬助手、面部識別、增強(qiáng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全、緊急醫(yī)療到自動駕駛汽車，Edge AI 已經(jīng)為自己開辟了一片天地。這份清單每天都在增長。邊緣 AI 成為一種傳統(tǒng)的日常技術(shù)的那一天也不遠(yuǎn)了。