近年来，人工智能应用在全球范围内取得了显着进展。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重要方面。此外，随着消费者更频繁地使用他们的设备，企业越来越意识到需要将技术集成到这些设备中以更贴近客户。并更好地满足他们的需求。因此，边缘计算行业的规模将在未来几年扩大。什么是边缘人工智能（EdgeAI）？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。EdgeAI允许用户实时解读数据，因为它不需要将自己的系统连接到其他系统。目前，大多数人工智能程序都是在需要大量计算机能力和资源的云中心进行的，因此很容易受到干扰。EdgeAI将这些过程集成到边缘计算设备的操作中，允许用户在将数据传输到不同位置之前过滤数据，从而节省时间。边缘AI的优势边缘AI提供了几个主要优势，包括：减少费用和延迟，从而带来更好的用户体验。这使得能够集成以用户体验为中心的可穿戴技术，例如腕带，以实时进行交易或跟踪他们的健康和睡眠习惯。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人工智能工程师的专业知识。它充当一个独立的系统，因为可视化数据流会自动发送以供监控。为什么边缘人工智能很重要？但是，边缘AI应用程序的列表非常广泛。目前的例子是智能手机、半自动汽车或智能设备上的面部识别和实时交通报告。电脑游戏、智能扬声器、机器人、无人机、监控摄像头、可穿戴医疗设备是其他支持边缘人工智能的产品。以下是未来有望采用边缘AI的一些领域：它将为检测安全摄像头的过程提供智能。传统的安全摄像头会收集数小时的视频，然后根据需要进行存储和使用。然而，借助边缘人工智能，算法程序将在网络内部实时执行，使摄像头能够实时检测和分析可疑行为，从而提供更高效、更具成本效益的服务。自动驾驶汽车对数据和照片的实时解读可以通过提高识别交通标志、人、其他车辆和道路的能力来提高交通安全。将其用于图像和视频分析、生成对视听刺激的响应或实时识别场景和设置（例如在手机中）是可行的。对于工业物联网(IIoT)，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是否存在潜在缺陷或错误，而机器学习将在整个过程中实时重组数据。EdgeAI的未来EdgeAI是一种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。要在几毫秒内实时分析这些数据并做出决策，一些设备不需要连接到互联网。这显着降低了与云计算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卸载到某个参与点，无论是服务器、物联网设备还是边缘计算服务器。随着边缘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，以及限制传输数据能力的带宽和延迟限制。对包括自动驾驶汽车在内的许多领域至关重要的边缘计算技术将通过提高电池耐用性来帮助降低能耗。它还将适用于机器人、监控系统和其他设备。因此，边缘AI软件市场的价值预计将从2018年的3.55亿美元增长到2023年的1.12万亿美元。结论随着用户在手机上花费大量时间，越来越多的企业和开发商开始认识到其价值实施边缘技术以提供快速高效的服务并提高利润率。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满意度开辟一个全新的世界。
