近年来，人工智能应用在全球范围内取得了显着进步。随着工作中业务活动的增长，云计算已成为人工智能进步的一个重要方面。此外，随着消费者更频繁地使用他们的设备，公司越来越意识到需要将技术集成到这些设备中，以便更贴近客户并更好地满足他们的需求。因此，边缘计算行业将在未来几年扩大。
什么是边缘人工智能？
边缘人工智能是边缘计算和人工智能的混合体。这个想法是在具有边缘计算能力的本地设备上执行人工智能算法。 Edge AI 允许用户实时解释数据，因为它不需要系统连接到其他人。
目前，大多数人工智能程序都是在基于云的中心进行的，这些中心需要大量的计算机能力，因此容易出现中断。 Edge AI 将这些过程整合到边缘计算设备的操作中，让用户在将数据传输到不同位置之前对其进行过滤，从而节省时间。
边缘人工智能的好处
Edge AI 提供了几个关键优势。它们包括：
- 减少费用和延迟时间，从而带来更好的用户体验。这使得以用户体验为中心的可穿戴技术的集成成为可能，例如您实时进行交易或跟踪您的健康和睡眠习惯的腕带。
- 从技术上讲，减少所需的带宽应该会降低租用互联网服务的成本。
- 边缘技术设备不需要数据科学家或 AI 工程师的专业知识。由于可视化数据流自动发送以进行监控，因此它充当了一个独立的系统。
为什么边缘人工智能很重要？
然而，Edge AI 应用程序的列表非常广泛。目前的例子是智能手机上的面部识别和实时交通报告，以及半自动汽车或智能设备。电脑游戏、智能扬声器、机器人、无人机、监控摄像头和可穿戴医疗设备是其他支持 Edge AI 的产品。以下是预计未来将采用 Edge AI 的更多领域：
- 它将为检测安全摄像头的过程提供情报。传统的安全摄像头收集图片数小时，然后根据需要存储和使用它们。尽管如此，借助 Edge AI，算法程序将在网络本身中实时执行，从而使摄像头能够实时检测和分析可疑行为，从而提供更高效和更具成本效益的服务。
- 自动驾驶汽车实时解读数据和照片以识别交通标志、人员、其他车辆和道路的能力将提高，从而提高交通安全性。
- 将其用于图片和视频分析，对视听刺激产生反应，或实时识别场景和设置(例如在手机中)将是可行的。
- 在工业物联网(IIoT)方面，它将在提高安全性的同时节省成本。人工智能将监控机器制造链中的潜在缺陷或错误，而机器学习将实时重组整个过程的数据
边缘人工智能的未来
Edge AI 是一个使用机器学习技术在本地处理硬件设备提供的数据的系统。要分析这些数据并实时做出判断，以毫秒为单位，小工具不需要连接到互联网。这显着降低了与云方法相关的通信成本。换句话说，边缘人工智能将数据和处理转移到人类参与点，无论是计算机、物联网设备还是边缘服务器。
Edge AI 克服了与在云中传输和存储数百万个数据点相关的隐私问题，以及限制数据传输能力的带宽和延迟限制。
边缘技术对于包括无人驾驶汽车在内的许多领域都至关重要，它将通过提高电池耐用性来帮助减少电力使用。它还将适用于机器人、监控系统和其他设备。因此，Edge AI 软件市场的价值预计将从 2018 年的 3.55 亿美元上升到 2023 年的 1.12 万亿美元。
结论
随着手机用户花费大量时间在手机上，越来越多的企业和开发人员认识到实施边缘技术以提供快速高效的服务并提高利润率的价值。这将为企业级基于人工智能的服务以及消费者的舒适度和愉悦度开辟一个全新的可能性世界。
