深入了解边缘AI的发展

更新于 2024年02月23日 by

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人工智能先进功能的融合、物联网设备的广泛采用以及边缘计算的强大性能释放了边缘AI的潜力。这种变革性的协同作用涵盖了辅助医疗诊断、自动驾驶和仓库物流自动化等应用。

边缘计算起源于1990年代的内容分发网络，现在被广泛使用，尤其是在边缘AI领域。企业意识到边缘AI提供的普遍优势，将其视为推动AI计算下一个时代的关键力量，能够深刻影响家庭生活、工作环境、教育和交通。本文将探索边缘AI的复杂性、优势、操作机制、实际应用及其与云计算的相互关联的动态发展。

边缘AI是指人工智能在边缘计算环境中实现，使计算能够在实际数据收集点附近进行，而不是集中在云计算设施或私有数据中心。

各行各业的企业都在寻求增强自动化，以提高效率和安全性的机会。边缘AI的进步恰恰为机器和设备的提升提供了可能。

边缘AI的发展主要源于三项技术创新：

1. 神经网络的成熟：神经网络和相关的人工智能基础设施已经发展到支持机器学习的水平。目前，企业正在训练AI模型并将其部署到边缘生产中。

2. 计算基础设施的进步：最近开发的高度并行GPU适用于执行神经网络，为边缘AI的发展提供了强大的分布式计算能力支持。

3. 物联网设备的应用：物联网设备的广泛采用导致大数据激增，使企业能够从各种来源收集数据，如工业传感器、智能相机和机器人。这种丰富的数据和设备有助于在边缘部署人工智能模型，同时5G技术提供的更快、更稳定、更安全的连接进一步增强了这种模式。

人工智能与边缘计算的融合带来了显著的优势。边缘AI增强了传感器和物联网设备所在边缘的计算能力。这使用户能够直接在设备上实时处理数据，无需广泛的连接和系统集成。通过在本地汇总数据，用户可以节省时间，而无需与其他物理位置进行通信。

边缘AI的优势包括：

降低成本：通过本地数据处理可以节省能源成本，降低应用对互联网带宽的需求，大大降低成本。
提高安全性：边缘AI在本地处理数据，仅将分析和见解上传到云端，从而降低数据被盗或处理不当的风险。它还可以过滤冗余或不相关的数据，以优先处理重要的数据传输。
高可用性：边缘AI的稳健性实现去中心化和脱机能力的增强，消除了数据处理过程中互联网接入的必要性。这样可以提高可用性和可靠性，尤其有利于关键任务和生产级别的AI应用程序。
持续升级：AI模型的精度随着持续接触更多数据而提高。当面对边缘AI应用程序难以准确或轻松地处理的数据时，它通常会上传数据进行再训练和学习。因此，模型在边缘运行的时间越长，其精度就越高。

边缘AI

边缘AI利用神经网络和深度学习来训练模型，以精确识别、分类和描述所提供数据中的对象。通常，训练过程需要使用集中式数据中心或云来处理模型训练所需的大量数据。

部署完成后，边缘AI模型会不断提高其性能。如果遇到问题，会将有问题的数据发送到云端，以便对初始AI模型进行额外训练。最终，经过改进的模型取代了边缘的推理引擎。这种迭代过程对模型性能的持续改进做出了重大贡献。

边缘AI

在制造、医疗保健、金融服务、交通、能源等领域，边缘AI正在推动了研发新业务成果，如下所述：

制造业：边缘AI可以使用传感器数据主动识别异常并预测机器故障。设备传感器还可以查明缺陷和警报管理，从而及时解决问题并防止停机。
医疗保健：通过将人工智能算法和边缘计算能力整合到医疗设备中，可以实现更智能、高效的医疗服务，例如为救护车配备快速数据处理能力。这使医疗保健专业人员能够及时评估患者的状况并做好充分的准备。
零售业：随着电商和网购的普及，传统零售实体店也在逐步创新。零售商使用带有传感器和智能结账技术的智能购物车能够提升客户的购物体验。
能源行业：边缘AI可以整合历史数据、天气状况、电网状态等信息，创建复杂的模拟情境，以提供更高效的能源信息，确保能源供应安全。