人工智能（AI）长期以来一直稳定存在于世界各地的企业中。人工智能的变革力量和能力提高了组织的业务运营和投资回报率。现在，边缘人工智能（EdgeAI）代表了技术演进的下一个阶段。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会面临一个通常被称为“双年展综合症”的问题（所谓的“双年展综合症”现象我们经常可以在体育比赛中发现，新秀有弹孔，但第二年表现平平）。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好。毕竟，您如何才能超越公众和评论家都喜欢（并继续喜爱）的东西？很难改进在各个方面都近乎完美的项目或概念。具有创新和独创性的改变游戏规则的概念。换句话说，人工智能这样的概念。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？EdgeAI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、更小的、更容易为普通人所接受的。此类设备中的人工智能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发送和接收。这种“端点”AI系统不需要以数字方式连接到云以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，边缘计算为你的个人设备带来了人工智能的力量，需要内置微处理器和接收器来获取可以处理的数据。边缘人工智能的好处首先，了解边缘计算和去中心化计算之间的区别很重要。边缘AI是否优于其传统对手是有争议的，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身的进化。在这里，我们将看到边缘人工智能的一些主要品质。a)降低费用和带宽要求基于云的人工智能系统运行大量数据，需要高带宽才能正常运行。因此，对于严重依赖AI进行日常运营的组织而言，与数据和带宽使用相关的成本通常很高。EdgeAI将数据处理保持在设备本地。因此，边缘AI设备的带宽使用率不会像使用传统云AI的设备那样高。因此，可以控制带宽成本。此外，边缘AI用户还可以更快地获得结果，因为他们的网络和设备的网络流量较低。b)终端设备的更大自主性和性能边缘人工智能的主要特征之一是它为所有终端设备提供更大的独立性。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总是很高。这种品质的一个例子是繁忙道路上汽车的自动驾驶系统。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，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施的。此外，与标准人工智能驱动的设备相比，支持边缘人工智能的设备表现出更高水平的响应能力和性能。正如我们现在所知，边缘人工智能计算机在本地处理数据，消除了从基于云的基础设施来回发送数据的延迟。因此，端点性能以最小的延迟得到增强。c)更多的数据隐私不用说，数据隐私和安全是现代计算中的重要参数。云计算网络中通过各种通信通道传输的数据丢失的可能性始终存在。在这种情况下，数据泄漏的主要原因是两个或多个数据点之间的绝对距离。因此，使用云计算和基于人工智能的解决方案的组织需要竭尽全力确保其数据得到有效保护。通常，边缘计算减少了由于本地数据处理而导致数据泄露或泄漏的可能性。除此之外，用户还可以对谁可以访问存储在他们个人设备上的数据进行限制。因此，边缘人工智能是用户数据处理的更安全选择。AI在边缘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，下面是当今边缘AI的一些常见实际应用：1）识别音频的音频分析系统输入和处理数据是当今许多设备的两个关键要求。音频分析可用于各种目的，例如身份和访问管理(IAM)或手机或豪华汽车中的语音识别驾驶命令。深度学习和边缘人工智能应用于降噪设备，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上的事故预防系统，它可以通过基于计算机视觉的视觉和声音（即使在严重分心和背景噪音的情况下）检测接近的车辆，并采取预防措施保护车内人员车辆。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，文本到语音和反之亦然等应用程序也可以在边缘人工智能系统中实现。最后，边缘AI的音频分析也用于AI驱动的聊天机器人。本质上，边缘人工智能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)智能能源系统联网风电场等应用可以通过边缘人工智能进行概念化和无缝实施。通常，如果将纯云系统用于此目的，则运行此类系统的成本将高得令人望而却步。相比之下，即使结合云边系统进行计算操作，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，其他风电场运营才能取得成功。因此，边缘人工智能解决方案可用于降低风能发电系统的成本，并减少整体处理时间和带宽使用量。3）视觉娱乐系统EdgeAI广泛应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，数据处理和人工智能分析必须在本地完成，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上的沉浸式体验。边缘计算和人工智能可以缩小眼镜的尺寸，因为计算机制是通过专用边缘服务器离线处理的。微软的Hololens是边缘人工智能和计算用于AR相关娱乐的应用程序。Hololens将全息计算机集成到可穿戴耳机中，为用户带来真正难忘的AR观看体验。Hololens是微软对边缘人工智能（或边缘计算）的诠释，未来的应用可用于游戏、数据分析，甚至医学成像等目的。4)智能音箱和家庭助理亚马逊的Alexa和GoogleHome等智能家庭助理在当今依赖人工智能的世界中很受欢迎。正如您所料，此类设备和系统在边缘使用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。如开头所述，人工智能几乎适用于任何类型的数字操作。EdgeAI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AI有望使该技术比今天更加普遍。
