【.com快言】EdgeAI是人工智能中令人兴奋的新领域之一，旨在让用户运行人工智能进程而不必担心隐私或数据传输速度变慢的后果。影响。EdgeAI可以让AI技术得到更广泛的应用，使智能设备能够在不访问云平台的情况下对输入做出快速反应。虽然这是边缘AI的快速定义，但需要更好地理解和探索边缘AI技术，并且边缘AI的一些用例是已知的。要想真正理解边缘人工智能，首先需要理解边缘计算，而理解边缘计算的最好方式就是将其与云计算进行比较。与通过公共互联网提供计算服务的云计算不同，边缘计算系统不连接到云计算平台，而是在本地设备上运行。这些设备可能是专用边缘计算服务器、本地设备或物联网(IoT)设备。使用边缘计算有很多优势。例如，基于互联网/云平台的计算处理受到网络延迟和带宽的限制，而边缘计算则不受这些因素的限制。什么是边缘人工智能？了解了什么是边缘计算之后，还需要了解边缘人工智能。边缘人工智能将人工智能技术与边缘计算技术相结合，使人工智能算法能够运行在具备边缘计算能力的设备上。这样做的好处是可以实时处理数据，无需连接到云平台。大多数高级人工智能流程都在云端进行，因为它们需要大量的计算能力。结果是这些人工智能进程容易受到网络延迟或停机的影响。由于边缘人工智能系统运行在边缘计算设备上，其必要的数据操作可以在本地执行并通过公共互联网发送，从而节省了大量时间。而深度学习算法可以在设备本身（数据的起点）上运行。随着越来越多的设备需要在不访问云平台的情况下使用人工智能技术，边缘人工智能变得越来越重要。在配备计算机视觉算法的自主机器人或智能汽车的应用中，数据传输的滞后可能是灾难性的。自动驾驶汽车在检测道路上的行人或障碍物时不会出现延迟，而且由于快速响应时间非常重要，因此必须采用边缘AI系统，允许实时分析和分类图像，而无需依赖云计算连接。当边缘计算设备被赋予通常在云中进行的信息处理任务时，结果是低延迟或实时处理。此外，通过传输最重要的信息，可以减少传输的数据量并最大限度地减少通信中断。EdgeAI与IoTEdgeAI可以与5G和物联网(IoT)等其他数字技术相结合。IoT生成数据供边缘AI系统使用，而5G技术对于边缘AI和IoT的持续发展至关重要。物联网是指通过公共互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备生成的数据都可以输入到边缘AI设备中，这些设备也充当数据的临时存储单元。数据处理方法具有更大的灵活性。5G技术对于边缘人工智能和物联网的发展至关重要。5G能够以高达20Gbps的更高速度传输数据，而4G只能以1Gbps的速度传输数据。5G还支持比4G更多的并发连接和更低的延迟。与4G相比，这些优势非常重要，因为随着物联网的发展，数据量也会越来越大，传输速度也会受到影响。5G支持更多设备之间的更多交互，其中许多设备可以采用边缘AI技术。边缘AI用例边缘AI用例包括几乎所有在本地设备上处理数据比通过云平台更有效的实例。边缘人工智能的一些常见用例包括自动驾驶汽车、无人机、面部识别和数字助理。自动驾驶汽车是边缘人工智能的典型用例之一。自动驾驶汽车必须不断扫描周围环境并评估驾驶条件，并根据紧急情况修正行驶轨迹。在这些情况下，实时数据处理至关重要，其车载边缘人工智能系统将负责数据存储、处理和分析。因此，边缘人工智能技术是将3级和4级（完全自动驾驶）车辆推向市场的必要技术。由于无人机不受人类控制或驾驶，因此它们与自动驾驶汽车的要求非常相似。如果无人机在飞行中失控或出现故障，可能会坠毁并损坏公共财产或威胁人身安全。此外，无人机可能飞出互联网服务范围，必须具备边缘人工智能能力。边缘的人工智能系统是亚马逊PrimeAir等服务不可或缺的一部分，该服务旨在通过无人机运送包裹。人工智能在边缘的另一个用例是面部识别系统。面部识别系统依靠计算机视觉算法来分析相机收集的数据。执行安全等任务的面部识别应用程序需要可靠地工作，即使没有连接到云平台也是如此。数字助理是边缘人工智能的另一个常见用例。GoogleAssistant、Alexa和Siri等数字助理必须能够在智能手机和其他数字设备上运行，即使它们没有连接到公共互联网。在数字设备上处理数据后，无需将其传输到云端，这有助于减少流量并保护隐私安全。原标题：WhatEdgeAI&EdgeComputing?，作者：DanielNelson
