在快速發展的人工智慧 (AI) 世界中,科技不斷尋找新的方法來徹底改變產業並提高效率。近年來最顯著的進步之一是出現 邊緣人工智能——一種將人工智慧與邊緣運算結合的混合技術。這種強大的融合使智慧更接近數據生成的地方,從而減少延遲並提高效能。因此,邊緣人工智慧因其在各個領域的變革潛力而受到關注。
什麼是邊緣人工智能?
邊緣人工智能 指將人工智慧演算法和處理能力直接部署在智慧型手機、感測器、攝影機和自主系統等邊緣設備上,而不是依賴集中式雲端基礎設施。簡單來說,邊緣人工智慧不是將資料發送到遠端伺服器進行分析和決策,而是允許設備在網路「邊緣」本地處理資料並採取行動。
邊緣人工智慧中的「邊緣」涉及資料產生和處理位置的物理接近度。透過將人工智慧功能整合到本地設備中,組織可以實現更快的回應時間、更高的資料安全性和更有效率的頻寬使用。
例如,考慮用於監控的智慧相機。透過 Edge AI,相機可以即時偵測可疑活動或識別人臉,而無需將視訊串流傳送到雲端進行分析。這提高了速度和隱私,使 Edge AI 成為需要即時決策的應用程式的理想選擇。
邊緣AI發展趨勢及現狀
邊緣人工智慧的發展受到幾個關鍵領域進步的推動:
邊緣運算基礎設施:強大的邊緣設備(例如 NVIDIA Jetson、Google Coral 以及英特爾和高通等公司的專用晶片)的興起,使得在邊緣部署 AI 模型成為可能。這些設備結構緊湊,但能夠運行複雜的人工智慧模型。
人工智慧模型優化:邊緣設備上使用的人工智慧演算法變得更加高效,需要更少的運算能力和記憶體。技術如 模型壓縮, 量化和 修剪 已開發用於優化邊緣設備的人工智慧模型,使它們能夠在小型硬體的有限資源內運行。
5G網絡:5G 網路的全球部署也是邊緣 AI 的關鍵推動因素。憑藉超低延遲和高速連接,5G 使邊緣設備能夠快速存取大量數據並無延遲地支援即時 AI 應用。
開源框架:TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 和 OpenVINO 等工具可讓開發人員更輕鬆地在邊緣裝置上建置和部署 AI 模型。邊緣人工智慧的民主化為更多產業採用該技術打開了大門。
隱私和安全:對資料隱私的日益關注加速了對去中心化資料處理的需求。邊緣人工智慧允許公司將敏感資料保存在本地,最大限度地減少安全風險並減少對第三方雲端供應商的依賴。
邊緣AI技術如何應用於企業?
邊緣人工智能 科技為各行業的企業提供了大量的應用。透過讓情報更接近資料來源,企業可以利用即時決策、改善資料隱私和提高效率的優勢。以下是一些最重要的用例:
a. 製造和工業自動化
邊緣人工智慧可以為智慧工廠提供動力,其中的機器配備了人工智慧驅動的感測器和系統來即時監控操作。可以透過本地分析資料、在潛在故障發生之前檢測到潛在故障並減少代價高昂的停機時間來執行預測性維護。
b. 零售和客戶體驗
零售商可以使用 Edge AI 來增強店內顧客體驗。例如,配備 Edge AI 的智慧攝影機可以分析客戶行為,以提供個人化行銷方案、優化商店佈局並提供即時庫存管理。
c. 醫療保健
在醫療保健領域,邊緣人工智慧可以透過允許醫療設備即時分析患者數據而無需雲端處理來實現更快的診斷和治療。應用包括人工智慧驅動的診斷工具、穿戴式健康監視器和機器人手術。
d. 智慧城市和公共安全
邊緣人工智慧透過為智慧交通管理系統、監視攝影機和節能基礎設施提供支持,在建設智慧城市中發揮關鍵作用。邊緣的即時數據處理可以幫助城市規劃者減少擁塞、提高公共安全並優化資源利用。
e. 自主車輛
自動駕駛汽車嚴重依賴邊緣人工智慧來即時處理來自感測器、攝影機和雷達的數據。不依賴雲端連接而在本地做出瞬間決策的能力對於自動駕駛汽車的安全性和效率至關重要。
邊緣AI有哪些優勢?
與傳統的基於雲端的人工智慧相比,邊緣人工智慧具有幾個關鍵優勢:
降低延遲
Edge AI 最顯著的好處之一是延遲的大幅減少。透過在設備本身本地處理數據,邊緣人工智慧消除了將數據來回發送到雲端所需的時間,從而實現即時決策。
改進的資料隱私和安全性
邊緣人工智慧將敏感資料保留在設備上,最大限度地減少個人或關鍵資訊面臨與雲端運算相關風險的風險。這對於醫療保健、金融和政府等隱私法規嚴格的行業尤其重要。
降低頻寬使用率
將大量資料傳輸到雲端進行處理可能會消耗大量網路頻寬。邊緣人工智慧透過在本地處理資料來減輕這種負擔,從而節省成本並提高網路使用效率,特別是在遠端或頻寬受限的環境中。
可擴展性
邊緣人工智慧使企業能夠擴展人工智慧應用程序,而不會給集中式雲端伺服器帶來額外的壓力。透過將處理負載分佈在多個邊緣設備上,公司可以處理更多數據和應用程序,而無需升級雲端基礎設施。
物聯網和邊緣人工智慧有什麼區別?
雖然物聯網和邊緣人工智慧經常被放在一起討論,但它們是具有不同目的的不同技術:
物聯網(IOT) 指透過互聯網收集和傳輸資料的互連設備的網路。這些設備通常依賴雲端基礎設施來處理和分析它們收集的數據。物聯網設備本身通常並不聰明;他們只是收集數據進行遠端處理。
邊緣人工智能另一方面,將AI能力直接整合到這些邊緣設備中,使其能夠在本地處理和分析數據,而無需依賴雲端。這使得邊緣設備能夠即時做出自主決策,這是相對傳統物聯網的重大進步。
在本質上, 邊緣人工智慧可以被視為物聯網的演變,其中「智慧」功能直接嵌入到設備本身中,從而可以在網路邊緣做出更快、更智慧的決策。
隨著企業和產業越來越多地尋求更快、更安全和可擴展的解決方案, 邊緣人工智能 為人工智慧部署提供了令人興奮的新前沿。隨著強大的邊緣設備的發展、優化的人工智慧模型以及 5G 網路的普及,邊緣人工智慧的採用將在未來幾年快速成長。
對於企業來說,好處是顯而易見的:即時決策、增強隱私、減少延遲以及更有效率的網路使用。無論是在製造業、醫療保健、零售或智慧城市,邊緣人工智慧都在釋放創新和成長的新機會。隨著物聯網朝向更智慧、更自主的系統發展,物聯網和邊緣人工智慧之間的協同作用將進一步推動智慧企業應用的未來。
透過利用邊緣人工智慧,組織可以轉變其營運方式,並在日益數位化的世界中保持競爭力。在 ByteBridge,我們致力於幫助企業利用 Edge AI 等尖端技術來釋放其全部潛力並推動成長。