边缘人工智能在今天有很多应用，包括面部识别、自动驾驶汽车、可穿戴医疗设备，以及通过智能手机访问的实时交通更新。事实表明，边缘计算使人工智能设备能够更好地预测未来，做出更明智的决策，而无需将大量数据传输到云平台进行处理，这为下一代人工智能带来了无限可能。许多企业都在考虑结合边缘计算、云计算和人工智能，以应对新冠疫情爆发后劳动力短缺、通货膨胀、供应链不确定等各种问题。人工智能通常部署在云平台上，处理大量数据，消耗大量计算资源。但是，并不是所有的数据都需要在云端存储和处理。相比之下，边缘人工智能可以在智能手机、笔记本电脑、可穿戴设备、物联网设备和车辆等智能设备上更可靠、更快速、更安全地处理数据，并快速促进决策制定。这项技术可以说是在几乎没有互联网连接的地区运营的企业的最佳选择。边缘计算的价值超越延迟如今，全球数十亿物联网设备（例如手机、智能电视、汽车、计算机、相机）正在收集和处理海量数据。这些令人振奋的数字在带来巨大优势的同时，也暴露出新的弱点。EdgeAI可以快速处理来自这些设备的数据，减少传输到云平台进行处理的数据量。此外，由于数据在本地创建和处理，它提供了更好的安全性和隐私性，有效防止入侵。边缘计算带来的另一个显着好处是实时分析，这在许多用例中都很明显，并且是许多企业采用率上升的主要驱动力。这得益于数据在本地硬件或附近的服务器上进行处理、分析和存储，而不是发送到云端。边缘计算网关也减少了带宽，因为边缘设备只传输与计算相关的数据量，确保传输到云平台的带宽不会过载。边缘的AI计算正在获得更广泛的用途虽然边缘AI是一项相对较新的技术，但它正在跨业务垂直领域产生影响。最近备受关注的“工业4.0”正在通过在生产线的各个阶段利用人工智能和分析来转变运营方式。在边缘采用人工智能技术将使机器能够做出明智的决策，监控组件是否出现故障，并发现生产过程中的异常情况。边缘计算越来越多地用于医疗保健领域。它通过使用计算机视觉和来自其他传感器的信息，实现对病房和患者身体状况的自主监测。医疗保健专业人员可以使用AI在影像学检查中检测心血管异常，并发现骨骼错位、组织损伤和骨折，以制定治疗方案或进行手术。事实证明，这项技术也为汽车行业带来了福音。如今，汽车制造商正在使用各类车辆收集的大量数据来识别和检测道路上的物体??，从而提高乘客的安全性和舒适度。边缘人工智能计算支持的数据实时处理有助于避免与行人或其他车辆发生碰撞。技术创新正在推动各个领域的业务发展，包括能源领域的智能预测、制造业的未来预测以及零售业的虚拟助手。智能购物车和智能结账系统等自主购物系统使零售商能够利用嵌入式视觉来改善消费者体验。此外，随着建筑行业越来越多地采用视频分析解决方案，主流市场参与者面临着更多创收机会。对边缘人工智能计算的投资持续增长要想在市场上取得领先，唯一的方法就是积极主动地投资技术。边缘人工智能非常重要，以至于谷歌、IBM和亚马逊等科技巨头都在大力投资开发其边缘计算设备。中国企业也很活跃，近期边缘计算专利申请的数量证明了中国在该领域的快速创新。5G的快速普及以及对智能电网、智能网联汽车等应用场景的追捧，正在推动该领域的创新。许多AI处理器初创公司正在筹集资金以进入尖端AI硬件市场。这方面的创业创新也在国际上如火如荼地进行着。例如，荷兰芯片制造商AxeleraAIB.V.在一轮早期融资中筹集了2700万美元，用于开发一种芯片，为数据中心外或网络边缘的人工智能应用提供支持。另一家公司SpotAI最近也筹集了4000万美元用于开发更智能的监控摄像头技术。所有这一切仅仅是个开始。物联网设备的扩展、5G技术的普及、并行计算的完善和神经网络的商业成熟，都将推动边缘人工智能和机器学习基础设施的建设。总之，虽然边缘人工智能还处于起步阶段，但其未来的发展和潜在用途是无限的。企业可以将边缘人工智能融入到运维的各个流程中，从实时数据分析应用中实现降本、提质、增效的商业价值，同时增强安全性和隐私性，降低网络延迟，降低带宽成本。
