人工智能 (AI) 已经在世界各地的企业中稳定存在了很长一段时间。
人工智能的变革力量和能力提高了业务运营的便利性以及组织的投资回报率。现在，边缘人工智能(Edge AI)代表了技术发展的下一阶段。
大多数电影制作人和作者在尝试为他们的第一部电影或书籍制作后续作品时都面临着一个通常被称为“二年生症候群”的问题(所谓"二年生症候群"现象 我们经常能发现这样的现象，体育比赛中，某个新秀表现枪眼，可是到了第二年，却表现平平)。可怕的低迷与他们的第二部电影或小说通常伴随的不可避免的质量下降有关，特别是如果处女作真的很棒的话。毕竟，您如何超越大众和评论家都喜欢(并继续受到)喜爱的东西?很难改进一个在各方面都近乎完美的项目或概念。一个以其创新水平和独创性改变游戏规则的概念。
换句话说，一个概念，比如人工智能。尽管人工智能存在一些弱点，但它继续对全球多个组织的工作质量和生产力产生积极影响。任何行业的人工智能系统都可以实现大规模自动化，无论是医疗保健、国防还是电子商务。
那么，什么是边缘人工智能?
边缘人工智能由在独立硬件设备上本地处理数据的 AI 模型和算法组成。简而言之，人工智能技术是本地化的，规模更小，更容易为普通人所用。此类设备中的 AI 算法使用本地生成的数据进行实时机器学习。要在本地处理的数据通过此类设备上的传输信号和传感器进行发送和接收。这种“端点”人工智能系统不需要通过数字方式连接到云来在本地执行任务和操作。相反，他们拥有独立处理数据和做出决策的能力。如前所述，边缘计算将人工智能的力量带到您的个人设备上，需要内置微处理器和接收器来获取可处理的数据。
边缘人工智能的好处
首先，要了解边缘计算和去中心化计算之间的差异。
边缘 AI 是否比其常规对应物更好是有争议的，因为它们都以我们与 AI 相关的无缝效率和速度执行略有不同的任务。因此，比较它们可能不是一项简单的任务。最重要的是，边缘人工智能是其前辈的进化版本。在这里，我们将看到边缘 AI 的一些主要品质。
a) 减少费用和带宽要求
基于云的人工智能系统使用大量数据进行操作，需要大带宽才能正常运行。因此，对于严重依赖人工智能进行日常运作的组织而言，与数据和带宽使用相关的成本通常很高。 Edge AI 将数据处理保持在设备本地。因此，边缘人工智能设备的带宽使用不会像使用传统云人工智能的设备那么高。因此，可以控制带宽成本。更重要的是，边缘 AI 用户也能更快地获得结果，因为他们的网络和设备的网络流量很低。
b) 终端设备的更大自主权和性能
边缘 AI 的主要特征之一是它为所有端点设备提供了更高的独立性。如前所述，此类设备无需连接到中央服务器即可运行。因此，此类设备的速度和效率始终很高。这种质量的一个例子是在繁忙道路上的汽车中的自动驾驶系统。这种系统中的人工智能是高度自动化的，可以在驾驶无人驾驶车辆通过任何类型的道路时即时进行修正和调整，而不受外部因素的影响。边缘 AI 设备中的机器学习通常是实时实现的。
此外，与由标准 AI 驱动的设备相比，支持边缘 AI 的设备显示出更高的响应能力和性能水平。正如我们现在所知，边缘 AI 计算机在本地处理数据，从而消除了从基于云的基础设施来回发送数据的延迟。因此，端点性能更强，延迟最小。
c) 更多数据隐私
不用说，数据隐私和安全是现代计算中的重要参数。通过云计算网络中的各种通信渠道传输的数据丢失的可能性始终存在。在这种情况下，数据泄露的主要诱因是两个或多个数据点之间的绝对距离。因此，使用基于云计算和人工智能解决方案的组织需要竭尽全力确保其数据得到有效保护。一般来说，边缘计算减少了由于数据的本地处理而导致数据泄露或泄漏的机会。除此之外，用户还可以设置限制谁可以访问存储在其个人设备中的数据。因此，边缘 AI 是用户数据处理的更安全选择。
边缘人工智能的应用
既然我们已经看到了边缘 AI 解决方案与传统或基于云的计算系统相比的优势，以下是当今边缘 AI 的一些常见实际应用：
1) 音频分析系统
识别音频输入和处理其中的数据是当今多种设备的两个关键要求。音频分析可用于各种目的，例如识别和访问管理 (IAM) 或移动电话或豪华车中的语音识别驱动命令。深度学习和边缘 AI 应用于降噪设备，以帮助系统仔细分析各种声音触发并消除它们。
人工智能影响音频分析的另一个例子是安装在汽车中的事故预防系统，该系统可以通过基于计算机视觉的视觉效果和声音(即使在严重干扰和背景噪音中)检测接近的车辆，并采取预防措施保护车内人员。此外，人类语音分析是音频分析的重要组成部分。人工神经网络和自然语言处理 (NLP) 工具可以配置为在语言和关键字识别方面训练基于边缘的 AI 模型。此功能可用于执行在这些设备上发出的语音命令请求。
除此之外，在边缘人工智能系统中也可以实现诸如文本到语音转换之类的应用，反之亦然。最后，边缘 AI 的音频分析也用于 AI 驱动的聊天机器人。
从本质上讲，边缘 AI 的本地化数据处理能力使得在现实世界中的独立设备中实现这些功能成为可能。
2) 智能能源系统
诸如互连风电场之类的应用可以通过边缘 AI 进行概念化和无缝实施。通常，如果为此目的使用纯云系统，运行此类系统的成本将非常高。相比之下，即使使用组合的云边缘系统进行计算操作，数据采购、管理和处理的成本也可以得到控制。风电场需要基于端点的解决方案，因为它们为在风力涡轮机附近工作的员工使用多个监控摄像头、访问传感器、生物识别安全传感器。这些设备和传感器必须高效运行并以闪电般的速度处理数据，以便其他风电场运营取得成功。因此，边缘 AI 解决方案可用于降低风能发电系统的成本以及减少整体处理时间和使用的带宽量。
3) 视觉娱乐系统
Edge AI 广泛用于现代视觉娱乐系统，包括增强现实、虚拟现实和混合现实。对于这些类型的系统，必须在本地进行数据处理和 AI 分析，以节省时间和成本。众所周知，AR系统需要用户佩戴虚拟现实或3D眼镜才能充分享受视觉沉浸式体验。由于计算机制是通过专门的边缘服务器离线处理的，因此边缘计算和人工智能可以减小眼镜的尺寸。
微软的 Hololens 是边缘人工智能和计算的应用，用于 AR 相关的娱乐。 Hololens 将全息计算机集成到可穿戴耳机中，让用户真正难忘的 AR 观看体验。 Hololens 是微软对边缘人工智能(或边缘计算)的诠释，可应用于未来游戏、数据分析，甚至医学成像目的。
4) 智能音箱和家庭助理
亚马逊的 Alexa 和 Google Home 等智能家居助手在当今依赖人工智能的世界中很流行。如您所料，此类设备和系统使用边缘 AI 增强的速度和数据移动性，使智能家居的概念更加可行和可实施。
正如开头所说，人工智能几乎适用于任何类型的数字操作。 Edge AI 采用 AI 的概念并以多种不同方式改进技术。作为下一个进化阶段，边缘人工智能有望使该技术比现在更加普遍。
