邊緣人工智能是人工智能領(lǐng)域最值得關(guān)注的新領(lǐng)域之一，它旨在讓人們運(yùn)行人工智能流程，而不必?fù)?dān)心隱私或數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致的速度減慢。邊緣人工智能正在使人工智能的使用范圍更廣、更廣泛，讓智能設(shè)備無需訪問云即可快速響應(yīng)輸入。雖然這是邊緣人工智能的快速定義，但讓我們花點(diǎn)時(shí)間通過探索使其成為可能的技術(shù)并查看邊緣人工智能的一些用例來更好地理解邊緣人工智能。

什么是邊緣計(jì)算?

為了真正理解邊緣人工智能，我們首先需要了解邊緣計(jì)算，而理解邊緣計(jì)算的最佳方式是將其與云計(jì)算進(jìn)行對比。云計(jì)算是通過互聯(lián)網(wǎng)提供計(jì)算服務(wù)。相比之下，邊緣計(jì)算系統(tǒng)不連接到云，而是在本地設(shè)備上運(yùn)行。這些本地設(shè)備可以是專用的邊緣計(jì)算服務(wù)器、本地設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng) (IoT)。使用邊緣計(jì)算有許多優(yōu)點(diǎn)。例如，基于互聯(lián)網(wǎng)/云的計(jì)算受到延遲和帶寬的限制，而邊緣計(jì)算不受這些參數(shù)的限制。

什么是邊緣人工智能?

現(xiàn)在我們了解了邊緣計(jì)算，我們可以看看邊緣人工智能。邊緣人工智能結(jié)合了人工智能和邊緣計(jì)算。人工智能算法在具有邊緣計(jì)算能力的設(shè)備上運(yùn)行。這樣做的好處是可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，而無需連接到云。

大多數(shù)尖端人工智能流程都是在云中進(jìn)行的，因?yàn)樗鼈冃枰罅康挠?jì)算能力。結(jié)果是這些人工智能流程很容易出現(xiàn)停機(jī)。由于邊緣人工智能系統(tǒng)在邊緣計(jì)算設(shè)備上運(yùn)行，因此必要的數(shù)據(jù)操作可以在本地進(jìn)行，在建立互聯(lián)網(wǎng)連接時(shí)發(fā)送，從而節(jié)省時(shí)間。深度學(xué)習(xí)算法可以在設(shè)備本身(數(shù)據(jù)的起源點(diǎn))上運(yùn)行。

邊緣人工智能正變得越來越重要，因?yàn)樵絹碓蕉嗟脑O(shè)備需要在無法訪問云的情況下使用人工智能。想想現(xiàn)在有多少工廠機(jī)器人或汽車配備了計(jì)算機(jī)視覺算法。在這種情況下，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏髸r(shí)間可能是災(zāi)難性的。自動(dòng)駕駛汽車在檢測街道上的物體時(shí)不會受到延遲的困擾。由于快速響應(yīng)時(shí)間非常重要，設(shè)備本身必須有一個(gè)邊緣人工智能系統(tǒng)，使其能夠在不依賴云連接的情況下分析和分類圖像。

當(dāng)把通常在云端進(jìn)行的信息處理任務(wù)委托給邊緣計(jì)算機(jī)時(shí)，其結(jié)果是實(shí)時(shí)低延遲、實(shí)時(shí)處理。此外，通過將數(shù)據(jù)傳輸限制在最重要的信息上，可以減少數(shù)據(jù)量本身，并最大限度地減少通信中斷。

邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)

邊緣人工智能與5G和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等其他數(shù)字技術(shù)相結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)可以生成數(shù)據(jù)供邊緣人工智能系統(tǒng)使用，而5G技術(shù)對于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

物聯(lián)網(wǎng)是指通過互聯(lián)網(wǎng)相互連接的各種智能設(shè)備。所有這些設(shè)備都會生成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以輸入到邊緣人工智能設(shè)備中，該設(shè)備還可以作為數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲單元，直到與云同步。這種數(shù)據(jù)處理方法具有更大的靈活性。

第五代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)5G對于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展至關(guān)重要，5G能夠以更高的速度傳輸數(shù)據(jù)，最高可達(dá)20Gbps，而4G只能以1Gbps的速度傳輸數(shù)據(jù)。5G還支持比4G更多的同時(shí)連接(每平方公里1,000,000對100,000)和更好的延遲速度(1ms對10ms)。這些相對于4G的優(yōu)勢非常重要，因?yàn)殡S著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量也會增長，傳輸速度也會受到影響。5G可以在更廣泛的設(shè)備之間進(jìn)行更多的交互，其中許多設(shè)備都可以配備邊緣人工智能。

邊緣人工智能的用例

邊緣人工智能的用例幾乎包括任何在本地設(shè)備上比通過云更有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的情況。但是，邊緣人工智能的一些最常見用例包括自動(dòng)駕駛汽車、自動(dòng)無人機(jī)、面部識別和數(shù)字助理。

自動(dòng)駕駛汽車是邊緣人工智能最相關(guān)的用例之一。自動(dòng)駕駛汽車必須不斷掃描周圍環(huán)境并評估情況，根據(jù)附近的事件對其軌跡進(jìn)行修正。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理對于這些情況至關(guān)重要，因此，其車載邊緣人工智能系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲、操作和分析。邊緣人工智能系統(tǒng)是將3級和4級(完全自動(dòng)駕駛)車輛推向市場所必需的。

由于自動(dòng)無人機(jī)不是由人類操作員駕駛的，因此它們對自動(dòng)駕駛汽車的要求非常相似。如果無人機(jī)在飛行過程中失去控制或發(fā)生故障，它可能會墜毀并造成財(cái)產(chǎn)或生命損失。無人機(jī)可能會飛出互聯(lián)網(wǎng)接入點(diǎn)的范圍，并且它們必須具備邊緣人工智能功能。對于旨在通過無人機(jī)運(yùn)送包裹的 Amazon Prime Air 等服務(wù)而言，邊緣人工智能系統(tǒng)將不可或缺。

邊緣人工智能的另一個(gè)用例是面部識別系統(tǒng)。面部識別系統(tǒng)依賴于計(jì)算機(jī)視覺算法，分析攝像頭收集的數(shù)據(jù)。用于安全等任務(wù)的面部識別應(yīng)用程序即使未連接到云也需要可靠運(yùn)行。

數(shù)字助理是邊緣人工智能的另一個(gè)常見用例。即使沒有連接到互聯(lián)網(wǎng)，Google Assistant、Alexa 和 Siri 等數(shù)字助理也必須能夠在智能手機(jī)和其他數(shù)字設(shè)備上運(yùn)行。在設(shè)備上處理數(shù)據(jù)時(shí)，無需將其傳送到云端，這有助于減少流量并確保隱私。