边缘人工智能的应用和价值并不“边缘”

边缘人工智能如今有很多应用，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等。事实表明，边缘计算使人工智能设备能够更好地预测未来并做出更明智的决定，而不需要将大量数据传输到云平台处理，这为下一代人工智能带来了无限可能。

　　很多企业正在考虑将边缘计算、云计算和人工智能相结合，以应对新冠疫情发生之后带来的劳动力短缺、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，在那里可以处理大量的数据，并消耗大量的计算资源。然而，数据并不都需要在云平台中存储和处理。与其相反，边缘人工智能可以更可靠、更快、更安全地在智能手机、笔记本电脑、可穿戴设备、物联设备、车辆等智能设备上处理数据，并快速促进决策。对于那些在几乎没有网络连接的地区开展业务的企业，这项技术无疑是它们的最佳选择。

　　边缘计算的价值不仅仅是降低延迟

　　如今，全球有数十亿台物联网设备（例如手机、智能电视、汽车、电脑、摄像头）正在收集和处理大量数据。尽管这些令人振奋的数字带来了巨大的优势，但它也暴露出新的弱点。边缘人工智能可以快速处理这些设备的数据，减少传输到云平台处理的数据量。此外，由于数据是在本地创建和处理的，它提供了更好的安全性和隐私性，可以有效地防止黑客入侵。

　　边缘计算带来的另一个显著好处是实时分析，这在许多用例中都很明显，是许多企业采用率上升的主要驱动因素。这得益于数据在本地硬件或附近的服务器上处理、分析和存储，而不用发送到云平台。边缘计算的网关还会减少带宽，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超负荷。

　　边缘人工智能计算的应用愈加广泛

　　虽然边缘人工智能是一项相对较新的技术，但它在各个垂直业务领域的影响力越来越大。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改变运营方式。在边缘采用人工智能技术，将使机器能够做出明智的决策，监控部件出现的故障，并发现生产过程中的异常情况。

　　边缘计算在医疗保健领域的应用越来越广泛。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控。医疗保健专业人员可以利用人工智能在成像测试中检测心血管异常，发现骨骼错位、组织损伤和骨折，从而做出治疗选择或进行手术。

　　事实证明，这项技术对汽车行业来说也是一个福音。如今，汽车制造商正在使用所有类型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性。边缘人工智能计算支持的实时处理数据有助于避免与行人或其他车辆相撞。

　　技术创新正在推动各个领域的业务发展，其中包括能源的智能预测、制造业的未来预测和零售的虚拟助手。智能手推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改善消费者体验。此外，视频分析解决方案在建筑和建筑行业的采用率不断提高，主流市场玩家正面临更多的创收机会。

　　边缘人工智能计算领域的投资持续增长

　　在市场竞争中取得领先的唯一方法就是主动出击并投资技术。边缘人工智能如此重要，以至于像谷歌、IBM和亚马逊这样的科技巨头都在大力投资开发他们的边缘计算设备。

　　中国的企业也很积极，最近的边缘计算专利申请数量证明了中国在这方面的快速创新。5G的迅速普及，以及对智能电网、智能网联汽车等应用场景的追求推动这方面的创新。许多中人工智能处理器初创公司正在筹集资金，以进入尖端人工智能硬件市场。

　　国际上这方面的创业创新也如火如荼。例如荷兰芯片生产商Axelera AI B.V.在一轮早期融资中筹集了2700万美元，以开发一种支撑数据中心以外或网络边缘人工智能应用的芯片。另一家名为Spot AI的公司最近也筹集了4000万美元，用于开发更智能的监控摄像头技术。

　　这一切还只是开始，物联网设备的扩展、5G技术的普及、并行计算的改进和神经网络的商业成熟，都将促进边缘人工智能和机器学习基础设施的构建。

　　总之，尽管边缘人工智能仍处于初级阶段，但其未来发展和潜在用途是无限的。企业可以将边缘人工智能集成到运营运维的多种流程中，从实时数据分析应用中实现降本提质增效的业务价值，同时加强安全和隐私，减少网络延迟，降低带宽成本。