Edge AI允许用户实时解释数据，因为它不需要系统连接到其他人。

近年来，人工智能应用在全球范围内取得了显着进步。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一个重要方面。此外，随着消费者更频繁地使用他们的设备，公司越来越意识到需要将技术集成到这些设备中，以便更贴近客户并更好地满足他们的需求。因此，边缘计算行业将在未来几年扩大。

什么是边缘人工智能?

Edge AI 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。Edge AI 允许用户实时解释数据，因为它不需要系统连接到其他人。

目前，大多数人工智能程序都是在基于云的中心进行的，这些中心需要大量的计算机能力，因此容易出现中断。Edge AI 将这些过程整合到边缘计算设备的操作中，让用户在将数据传输到不同位置之前对其进行过滤，从而节省时间。

边缘人工智能的好处

Edge AI提供了几个关键优势。它们包括：

减少费用和延迟时间，从而带来更好的用户体验。这使得以用户体验为中心的可穿戴技术的集成成为可能，例如您实时进行交易或跟踪您的健康和睡眠习惯的腕带。

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 AI 工程师的专业知识。由于可视化数据流自动发送以进行监控，因此它充当了一个独立的系统。

为什么边缘人工智能很重要?

然而，Edge AI 应用程序的列表非常广泛。目前的例子是智能手机上的面部识别和实时交通报告，以及半自动汽车或智能设备。电脑游戏、智能扬声器、机器人、无人机、监控摄像头和可穿戴医疗设备是其他支持 Edge AI 的产品。以下是预计未来将采用 Edge AI 的更多领域：

它将为检测安全摄像头的过程提供情报。传统的安全摄像头收集图片数小时，然后根据需要存储和使用它们。尽管如此，借助 Edge AI，算法程序将在网络本身中实时执行，从而使摄像头能够实时检测和分析可疑行为，从而提供更高效和更具成本效益的服务。

自动驾驶汽车实时解读数据和照片以识别交通标志、人员、其他车辆和道路的能力将提高，从而提高交通安全性。

将其用于图片和视频分析，对视听刺激产生反应，或实时识别场景和设置(例如在手机中)将是可行的。

在工业物联网(IIoT)方面，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中的潜在缺陷或错误，而机器学习将实时重组整个过程的数据

边缘人工智能的未来

Edge AI 是一个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。要分析这些数据并实时做出判断，以毫秒为单位，小工具不需要连接到互联网。这显着降低了与云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转移到人类参与点，无论是计算机、物联网设备还是边缘服务器。

Edge 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，以及限制数据传输能力的带宽和延迟限制。

边缘技术对于包括无人驾驶汽车在内的许多领域都至关重要，它将通过提高电池的耐用性来帮助减少电力使用。它还将适用于机器人、监控系统和其他设备。因此，Edge AI 软件市场的价值预计将从 2018 年的 3.55 亿美元上升到 2023 年的 1.12 万亿美元。

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