人工智能、云計算、邊緣計算之后，一個新的時髦詞匯出現(xiàn)了——邊緣AI（Edge AI）！相比于傳統(tǒng)的云端AI，邊緣AI具有將計算和推斷能力推向離數(shù)據(jù)源更接近的位置的優(yōu)勢，可以提供了更快速、更安全、更隱私保護的數(shù)據(jù)處理和決策能力，使得人工智能能夠更好地應用于各種邊緣設(shè)備和應用場景中。那么什么是邊緣AI，與云AI有什么區(qū)別，應用場景有哪些？本文對此進行了一些梳理，以展現(xiàn)這一全新概念。

邊緣AI簡介

所謂邊緣AI，就是在邊緣計算環(huán)境中實現(xiàn)人工智能的一種方法，它允許在生成數(shù)據(jù)的設(shè)備附近進行計算，而不是在集中的云計算設(shè)施或遠程數(shù)據(jù)中心進行計算。這種本地化處理方式使得設(shè)備能夠在幾毫秒內(nèi)做出決策，而無需互聯(lián)網(wǎng)連接或云服務。這意味著，當設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)時，本地算法可以立即使用這些數(shù)據(jù)進行計算和決策。

邊緣AI的定義可以歸結(jié)為在邊緣計算環(huán)境中實現(xiàn)人工智能。在邊緣計算中，計算任務通常在網(wǎng)絡(luò)的邊緣完成，即在生成數(shù)據(jù)的設(shè)備上，如相機或汽車等。與傳統(tǒng)的集中式云計算不同，邊緣AI不需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h程數(shù)據(jù)中心進行處理，而是在設(shè)備本身進行計算和決策。以智能咖啡壺為例，它能夠為每個用戶制作定制化的飲料，并且能夠隨著時間的推移學習用戶的偏好。盡管這款咖啡壺沒有連接到互聯(lián)網(wǎng)，但是它內(nèi)部的所有算法都是為了處理數(shù)據(jù)而生成的，這是通過邊緣AI實現(xiàn)的。

邊緣AI的使用范圍遠超過廚房臺面。由于其能夠以更快的速度、更低的成本和更低的功耗提供實時分析，因此它已成為云計算AI的有力替代方案。許多行業(yè)，如制造業(yè)、醫(yī)療保健和能源等都在利用邊緣AI的優(yōu)勢。

邊緣計算和人工智能

進一步來說，邊緣AI就是邊緣計算和AI的結(jié)合體，這就要我們理解什么是邊緣計算，什么是AI（人工智能）。只有這樣我們才能理解邊緣AI的意義！

邊緣計算是一種分布式計算框架，它使計算和數(shù)據(jù)存儲更接近實際設(shè)備，從而優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)乃俣群晚憫獣r間。這種框架的引入與智能設(shè)備的廣泛應用密不可分，這些設(shè)備包括各類智能手表、汽車、醫(yī)療設(shè)備以及電視等，它們都具備自主計算和數(shù)據(jù)交換的能力。 然而，隨著這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不斷增加，數(shù)據(jù)中心面臨著巨大的處理壓力。為了解決這一問題，邊緣計算應運而生。通過將部分處理任務移至設(shè)備原點附近，邊緣計算有效地減輕了數(shù)據(jù)中心的壓力。這意味著，數(shù)據(jù)處理和決策不僅在云端進行，也在設(shè)備的邊緣完成。

人工智能是計算機科學的一個重要分支，其目標在于構(gòu)建智能機器，使其能夠在沒有人類干預的情況下執(zhí)行任務。在邊緣計算的背景下，人工智能的應用被進一步擴展。邊緣AI強調(diào)在本地進行數(shù)據(jù)處理和決策，這不僅包括對數(shù)據(jù)的收集和理解，還包括在邊緣設(shè)備上運行預測算法。

假設(shè)有一個小型安全攝像頭，我們希望這個攝像頭做某種分析。我們可能無法一直保持相機云連接，相比之下，只有一個芯片和一個十幾塊的微控制器，就能滿足我們數(shù)據(jù)計算、分析的需求。

總的來說，邊緣計算與人工智能的結(jié)合開啟了新的應用領(lǐng)域——邊緣AI。隨著智能設(shè)備的普及和數(shù)據(jù)量的增長，兩者結(jié)合而來的邊緣AI將在未來發(fā)揮更加重要的作用。

邊緣AI與云AI

除了邊緣AI，還有一個與之對應的新詞匯——云AI，對于云端AI大家可能更熟悉一些，如果還沒什么印象，那么云端人工智能大家總是聽過的吧，這里不過多闡述。

云AI和邊緣AI存在一些相似之處，但它們之間有著顯著的差異：

云AI指的是在云端處理和存儲數(shù)據(jù)。這種模式為軟件工程師在設(shè)計和構(gòu)建云AI系統(tǒng)時提供了更大的靈活性和自由度。然而，云AI的運行需要依賴互聯(lián)網(wǎng)連接，這可能導致效率和安全方面的問題。

另一方面，邊緣AI的主要特點是它在本地處理和存儲數(shù)據(jù)，因此無需依賴互聯(lián)網(wǎng)連接。這使得邊緣AI能夠?qū)崟r生成數(shù)據(jù)并獨立作出決策。 隨著邊緣AI設(shè)備實現(xiàn)更高的計算能力，邊緣AI的應用可能會逐漸超過云AI。

邊緣AI的實現(xiàn)很大程度上取決于市場上的芯片種類及其性價比和效率，一家名叫Axelera的公司正在設(shè)計一種新型芯片，可提供高計算性能和可用性。這種芯片能以極低的價格和功耗實現(xiàn)高計算性能。這種芯片不再將數(shù)據(jù)從內(nèi)存轉(zhuǎn)移到CPU再返回到內(nèi)存（這是大多數(shù)計算機的典型做法），而是將內(nèi)存與CPU合并在一起，這就是所謂的“內(nèi)存計算”。這使得芯片非常高效，因為我們不需要移動太多數(shù)據(jù)。 據(jù)悉這一市場將極具潛力，根據(jù)預測，邊緣人工智能硬件市場將從2021年的9.2億臺增長到2026年的超過20億臺。同時，有數(shù)據(jù)顯示，到2025年，僅邊緣人工智能芯片市場預計將增長約730億美元。

總的來說，隨著人工智能技術(shù)的日益普及，邊緣人工智能正在逐漸嶄露頭角。人工智能正在持續(xù)優(yōu)化著日常生活中的各個細節(jié)——從預測城市垃圾收集的最佳日期，到幫助小企業(yè)更高效地運營。盡管邊緣人工智能的技術(shù)可能復雜，但其最終目標十分明確：讓智能更接近設(shè)備本身，從而減少需要移動的數(shù)據(jù)量。

邊緣AI的實際應用

談論邊緣AI已久，那么它究竟在現(xiàn)實中有何應用價值呢？為了更清晰地理解，讓我們通過幾個實例來探討。邊緣AI與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的進步息息相關(guān)，其在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廣泛應用使其受到越來越多的關(guān)注。然而，其應用場景遠不止于此，健康監(jiān)測設(shè)備、自動駕駛汽車、安全攝像頭以及智能家居等領(lǐng)域都能發(fā)現(xiàn)邊緣AI的身影。

首先，健康監(jiān)測設(shè)備領(lǐng)域。通過邊緣人工智能，醫(yī)院和其他醫(yī)療保健提供商可以在保障患者信息不被泄露的前提下，享受到人工智能帶來的便利。例如，健康監(jiān)測設(shè)備如心臟追蹤器和血壓傳感器等收集的數(shù)據(jù)可以在本地進行處理和分析，實時為醫(yī)療專業(yè)人員提供患者的健康狀況信息，以便他們做出更有效的護理決策。

其次，自動駕駛汽車領(lǐng)域。在繁忙的道路上行駛的自動駕駛汽車重達4000磅，每一毫秒都至關(guān)重要。邊緣人工智能由于其快速的數(shù)據(jù)處理能力，可以使系統(tǒng)能快速響應并適應周圍的環(huán)境，從而提高駕駛的安全性和可靠性。

再者，安全攝像頭領(lǐng)域。邊緣AI利用計算機視覺、物體檢測和面部識別等技術(shù)，使得一些安全攝像頭如Vmukti的攝像頭特別有效。這些攝像頭可以實現(xiàn)在任何位置進行雙向音頻、數(shù)字變焦和遠程監(jiān)控等功能。

最后是智能家居領(lǐng)域。智能家居包含一個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，這些設(shè)備通過協(xié)同工作來為居民創(chuàng)造更舒適的生活環(huán)境。邊緣AI使得所有這些設(shè)備能夠在現(xiàn)場進行數(shù)據(jù)處理，無需將所有數(shù)據(jù)從房屋發(fā)送到集中式遠程服務器進行處理，從而使其反應更快、更安全。

展望

可以預期，若我們所有的智能設(shè)備都裝備了人工智能，那么我們很可能將在日常生活中頻繁接觸到它。想象一下，每個設(shè)備都具備智能化能力，無論其規(guī)模多么微小，無論其是否聯(lián)網(wǎng)，這無疑是一個非常強大的機遇。

或許，最終邊緣人工智能可能會比云人工智能更廣泛，只要它能夠維持高水平的計算能力。當然，這并不是表明這項技術(shù)將完全取代云計算，因為我們?nèi)匀恍枰獙⑵渌械能浖捶眨⊿aaS）、應用程序、數(shù)據(jù)庫應用程序和基礎(chǔ)架構(gòu)保存在云端。

總之，不知不覺中邊緣AI已經(jīng)來到了我們身邊，它的到來將計算和推斷能力推向離數(shù)據(jù)源更接近的邊緣位置（設(shè)備終端），將為我們提供更快速、更安全、更隱私保護的數(shù)據(jù)處理和決策能力，這將是又一次偉大的變革。大家對此怎么看？歡迎留言討論。

審核編輯：湯梓紅