人工智能、云計算、邊緣計算之后，一個新的時髦詞匯出現了——邊緣AI（Edge AI）！相比于傳統的云端AI，邊緣AI具有將計算和推斷能力推向離數據源更接近的位置的優勢，可以提供了更快速、更安全、更隱私保護的數據處理和決策能力，使得人工智能能夠更好地應用于各種邊緣設備和應用場景中。那么什么是邊緣AI，與云AI有什么區別，應用場景有哪些？本文對此進行了一些梳理，以展現這一全新概念。

邊緣AI簡介

所謂邊緣AI，就是在邊緣計算環境中實現人工智能的一種方法，它允許在生成數據的設備附近進行計算，而不是在集中的云計算設施或遠程數據中心進行計算。這種本地化處理方式使得設備能夠在幾毫秒內做出決策，而無需互聯網連接或云服務。這意味著，當設備產生數據時，本地算法可以立即使用這些數據進行計算和決策。

邊緣AI的定義可以歸結為在邊緣計算環境中實現人工智能。在邊緣計算中，計算任務通常在網絡的邊緣完成，即在生成數據的設備上，如相機或汽車等。與傳統的集中式云計算不同，邊緣AI不需要將數據傳輸到遠程數據中心進行處理，而是在設備本身進行計算和決策。以智能咖啡壺為例，它能夠為每個用戶制作定制化的飲料，并且能夠隨著時間的推移學習用戶的偏好。盡管這款咖啡壺沒有連接到互聯網，但是它內部的所有算法都是為了處理數據而生成的，這是通過邊緣AI實現的。

邊緣AI的使用范圍遠超過廚房臺面。由于其能夠以更快的速度、更低的成本和更低的功耗提供實時分析，因此它已成為云計算AI的有力替代方案。許多行業，如制造業、醫療保健和能源等都在利用邊緣AI的優勢。

邊緣計算和人工智能

進一步來說，邊緣AI就是邊緣計算和AI的結合體，這就要我們理解什么是邊緣計算，什么是AI（人工智能）。只有這樣我們才能理解邊緣AI的意義！

邊緣計算是一種分布式計算框架，它使計算和數據存儲更接近實際設備，從而優化了數據處理和傳輸的速度和響應時間。這種框架的引入與智能設備的廣泛應用密不可分，這些設備包括各類智能手表、汽車、醫療設備以及電視等，它們都具備自主計算和數據交換的能力。 然而，隨著這些設備產生的數據量不斷增加，數據中心面臨著巨大的處理壓力。為了解決這一問題，邊緣計算應運而生。通過將部分處理任務移至設備原點附近，邊緣計算有效地減輕了數據中心的壓力。這意味著，數據處理和決策不僅在云端進行，也在設備的邊緣完成。

人工智能是計算機科學的一個重要分支，其目標在于構建智能機器，使其能夠在沒有人類干預的情況下執行任務。在邊緣計算的背景下，人工智能的應用被進一步擴展。邊緣AI強調在本地進行數據處理和決策，這不僅包括對數據的收集和理解，還包括在邊緣設備上運行預測算法。

假設有一個小型安全攝像頭，我們希望這個攝像頭做某種分析。我們可能無法一直保持相機云連接，相比之下，只有一個芯片和一個十幾塊的微控制器，就能滿足我們數據計算、分析的需求。

總的來說，邊緣計算與人工智能的結合開啟了新的應用領域——邊緣AI。隨著智能設備的普及和數據量的增長，兩者結合而來的邊緣AI將在未來發揮更加重要的作用。

邊緣AI與云AI

除了邊緣AI，還有一個與之對應的新詞匯——云AI，對于云端AI大家可能更熟悉一些，如果還沒什么印象，那么云端人工智能大家總是聽過的吧，這里不過多闡述。

云AI和邊緣AI存在一些相似之處，但它們之間有著顯著的差異：

云AI指的是在云端處理和存儲數據。這種模式為軟件工程師在設計和構建云AI系統時提供了更大的靈活性和自由度。然而，云AI的運行需要依賴互聯網連接，這可能導致效率和安全方面的問題。

另一方面，邊緣AI的主要特點是它在本地處理和存儲數據，因此無需依賴互聯網連接。這使得邊緣AI能夠實時生成數據并獨立作出決策。 隨著邊緣AI設備實現更高的計算能力，邊緣AI的應用可能會逐漸超過云AI。

邊緣AI的實現很大程度上取決于市場上的芯片種類及其性價比和效率，一家名叫Axelera的公司正在設計一種新型芯片，可提供高計算性能和可用性。這種芯片能以極低的價格和功耗實現高計算性能。這種芯片不再將數據從內存轉移到CPU再返回到內存（這是大多數計算機的典型做法），而是將內存與CPU合并在一起，這就是所謂的“內存計算”。這使得芯片非常高效，因為我們不需要移動太多數據。 據悉這一市場將極具潛力，根據預測，邊緣人工智能硬件市場將從2021年的9.2億臺增長到2026年的超過20億臺。同時，有數據顯示，到2025年，僅邊緣人工智能芯片市場預計將增長約730億美元。

總的來說，隨著人工智能技術的日益普及，邊緣人工智能正在逐漸嶄露頭角。人工智能正在持續優化著日常生活中的各個細節——從預測城市垃圾收集的最佳日期，到幫助小企業更高效地運營。盡管邊緣人工智能的技術可能復雜，但其最終目標十分明確：讓智能更接近設備本身，從而減少需要移動的數據量。

邊緣AI的實際應用

談論邊緣AI已久，那么它究竟在現實中有何應用價值呢？為了更清晰地理解，讓我們通過幾個實例來探討。邊緣AI與工業物聯網的進步息息相關，其在工業物聯網領域的廣泛應用使其受到越來越多的關注。然而，其應用場景遠不止于此，健康監測設備、自動駕駛汽車、安全攝像頭以及智能家居等領域都能發現邊緣AI的身影。

首先，健康監測設備領域。通過邊緣人工智能，醫院和其他醫療保健提供商可以在保障患者信息不被泄露的前提下，享受到人工智能帶來的便利。例如，健康監測設備如心臟追蹤器和血壓傳感器等收集的數據可以在本地進行處理和分析，實時為醫療專業人員提供患者的健康狀況信息，以便他們做出更有效的護理決策。

其次，自動駕駛汽車領域。在繁忙的道路上行駛的自動駕駛汽車重達4000磅，每一毫秒都至關重要。邊緣人工智能由于其快速的數據處理能力，可以使系統能快速響應并適應周圍的環境，從而提高駕駛的安全性和可靠性。

再者，安全攝像頭領域。邊緣AI利用計算機視覺、物體檢測和面部識別等技術，使得一些安全攝像頭如Vmukti的攝像頭特別有效。這些攝像頭可以實現在任何位置進行雙向音頻、數字變焦和遠程監控等功能。

最后是智能家居領域。智能家居包含一個物聯網設備網絡，這些設備通過協同工作來為居民創造更舒適的生活環境。邊緣AI使得所有這些設備能夠在現場進行數據處理，無需將所有數據從房屋發送到集中式遠程服務器進行處理，從而使其反應更快、更安全。

展望

可以預期，若我們所有的智能設備都裝備了人工智能，那么我們很可能將在日常生活中頻繁接觸到它。想象一下，每個設備都具備智能化能力，無論其規模多么微小，無論其是否聯網，這無疑是一個非常強大的機遇。

或許，最終邊緣人工智能可能會比云人工智能更廣泛，只要它能夠維持高水平的計算能力。當然，這并不是表明這項技術將完全取代云計算，因為我們仍然需要將其所有的軟件即服務（SaaS）、應用程序、數據庫應用程序和基礎架構保存在云端。

總之，不知不覺中邊緣AI已經來到了我們身邊，它的到來將計算和推斷能力推向離數據源更接近的邊緣位置（設備終端），將為我們提供更快速、更安全、更隱私保護的數據處理和決策能力，這將是又一次偉大的變革。大家對此怎么看？歡迎留言討論。

審核編輯：湯梓紅