在5分钟或更短的时间内解释边缘人工智能

边缘人工智能将物联网和边缘计算推向了新的水平。

随着各行各业努力实现增加自动化、效率和安全性，边缘人工智能已成为备受需求的技术。无论是农业、驾驶还是医疗保健，它都可以带来积极的变革，并为成千上万种新的可能性打开大门。

边缘人工智能可帮助应用程序识别模式并安全执行重复任务。继续阅读以了解更多关于这一热门技术的信息。

什么是边缘人工智能？

边缘人工智能是涉及边缘计算和人工智能的技术。因此，这个概念在很大程度上依赖于边缘计算。它涉及将人工智能应用部署在边缘设备中，以便使得人工智能能够在网络边缘运行。

通过互联网的帮助，边缘可以是任何地方。它可以是交通信号灯、零售店、医院、手机等等。无论位置如何，边缘人工智能都可以执行自主计算并与其他物联网设备共享数据。因此，它基本上在本地进行功能和决策，而不将数据传输到云端或某个远程服务器。

边缘人工智能是如何工作的？

假设一台机器需要像人类一样工作，并执行物体识别、自然语言对话、汽车驾驶或理解语音等任务。在这种情况下，它需要复制人类的智能。

在这里，人工智能使用深度神经网络（dnn）来复制人类认知-这是一种数据结构。这些网络通过数千个特定主题的问题及其正确答案进行培训。因此，它们能够回答那种类型的问题。

这些模型可以直接在给定网络的边缘上运行边缘人工智能。边缘通常位于数据生成的系统附近。

这些模型可以在收集和处理设备数据的同时监控其行为。因此，设备可以纠正问题、做出决策和进行预测。

边缘人工智能的优势

实时数据处理

网络边缘是放置传感器和物联网设备的地方。这项技术的最大优势是它使边缘能够执行高性能计算。借助这项技术，人工智能应用程序可以运行深度学习和机器学习算法以即时处理现场数据。

隐私和安全性

由于大部分边缘人工智能操作发生在边缘设备上，所以发送到外部位置的数据较少。这意味着数据被不当使用的几率较小，隐私得以保留。即使需要将数据发送到云端，冗余和不必要的数据也都被从过程中跳过。

降低带宽和云成本

与前面的观点相呼应，边缘人工智能使用的互联网带宽较少，因为较少的数据被发送到云端。因此，它减少了与云服务和带宽相关的费用。

功耗较低

运行边缘人工智能的设备通常在功耗方面非常高效。因此，与使用云数据中心进行数据处理和分析的设备相比，它们需要较少的功耗。

可扩展性和多功能性

随着越来越多的公司使其设备与边缘技术兼容，它们可以在需要时轻松进行扩展。

边缘人工智能的缺点

• 尽管与云计算相比较安全，但边缘人工智能也可能面临由于人为错误和本地不安全应用程序而导致的安全问题。
• 如果边缘人工智能系统错误地丢弃相关数据或使用低效算法，将产生错误的分析结果。
• 由于边缘人工智能不具备完整的云人工智能的计算能力，这些设备只能执行有限数量的任务。
• 如果设备与边缘人工智能不兼容，故障和失效是不可避免的。

边缘人工智能的用例

#1. 工业物联网

边缘人工智能可通过人工智能算法检查产品质量。因此，在生产链中无需进行手动检查。

#2. 家庭安全

边缘人工智能在家庭和办公室安全方面越来越受欢迎。与传统摄像头相比，具有边缘人工智能的设备可以实时检测可疑人员和活动。因此，用户以较低的成本获得高效的服务。

#3. 制造业

在这个行业中，边缘人工智能设备和传感器收集快速数据并即时分析。因此，制造商可以监视和控制他们的资产，并实施必要的维护协议。

#4. 零售业

边缘人工智能可以通过语音命令和语音订购改善客户体验。他们只需要智能音箱或智能手机即可通过语音订单搜索产品或在线下订单。

#5. 能源

通常位于偏远地区的石油和天然气厂使用边缘人工智能进行实时分析和信息处理。其离线工作的能力使其成为此类场所的最佳选择，因为它们没有强大的互联网连接。

#6. 医疗保健

边缘人工智能技术在医疗保健中用于患者监测。边缘人工智能应用程序在本地处理监测设备数据。因此，医院可以实时了解患者的状况。

边缘人工智能的商业优势

• 边缘人工智能在业务过程中具有更高的功率和效率。
• 它可以实时提供必要的数据，没有任何延迟。
• 边缘人工智能的网络和带宽成本也较云人工智能低。
• 在这种技术中使用的人工智能模型根据行业需求不断改进。
• 作为一种分散和脱机技术，它提供了更高的可用性和可靠性。
• 它通过在本地存储数据并仅将分析结果上传到云端来支持数据隐私。

边缘人工智能与云人工智能的区别

功率

与云人工智能相比，边缘人工智能设备的计算能力较低。当需要大量数据处理时，云人工智能是最佳选择。

互联网带宽

边缘人工智能在边缘设备上处理大部分数据。因此，它需要的带宽比云人工智能少，云人工智能将所有数据发送到云服务器。

延迟

边缘人工智能适用于需要快速实时推理的应用。在云人工智能的情况下，延迟的数据传输可能会导致问题。

安全性

边缘人工智能可以保持数据隐私和安全，而云人工智能易于丢失数据完整性和遭受网络攻击。

边缘人工智能学习资源

#1. 边缘人工智能：边缘计算和人工智能的融合

本书教你如何将edge computing和ai结合起来，这样做有益处。除了边缘智能和智能边缘，这里还介绍了它们的实施方法和技术。

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它还将帮助您了解ai推理、ai训练、边缘应用和这个主题的未来趋势，这些趋势将塑造未来。

#2. ai at the edge: solving real-world problems with embedded machine learning

如果您想成为边缘设备的ai和ml专家，这本书适合您。阅读完后，您将了解到使用边缘ai解决问题最合适的项目。

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除了探索边缘ai应用的设计模式，本书还教授ai系统开发的工作流程。

#3. applied edge ai: concepts, platforms, and industry use cases

本书讨论边缘ai的概念、平台和用例。从中，您可以了解与这个概念相关的技术、系统、流程、模式、应用和实践。

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此外，这个资源将为您介绍可用于边缘智能的ai工具包、算法、芯片和平台。

#4. 边缘智能的形成：优化，深度学习和应用

本书将帮助您将人工智能融入边缘网络，以便通过边缘人工智能或边缘智能充分利用物联网和大数据的潜力。它是对边缘人工智能进行的研究的汇编。

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从这个资源中，您可以了解用于网络边缘的架构、框架和即将推出的技术的概况。此外，它还涉及该主题的应用、市场和未来的研究机会的讨论。

结论

越来越多的企业将采用边缘人工智能来进行实时洞察、降低成本和提高隐私保护。对这个概念有扎实的理解将帮助您应对挑战。

您可以将本文作为边缘人工智能的指南，其中还包括边缘人工智能的学习资源。您也可以阅读关于边缘计算和边缘分析的内容。