Edge AI是邊緣人工智慧的縮寫，它是物聯網系統的下一個發展前沿，那麼，什麼是邊緣人工智慧?如何實現邊緣人工智慧?下面跟著小編一起去閱讀本文吧!
簡單來說，邊緣人工智慧是指直接在邊緣裝置上運行的機器學習演算法的形式使用人工智慧。機器學習是一個廣泛的領域，近年來取得了巨大的進步。它所基於的原則是，電腦可以透過從數據中學習來自主來提高自己在給定任務上的性能，有時甚至超出了人類的能力。
如今，機器學習可以執行許多高階任務，包括但不限於：
● 電腦視覺：影像分類、目標偵測、語意分割。
● 語音辨識、自然語言處理、聊天機器人、翻譯。
● 天氣與股票市場預測、推薦系統。
● 異常偵測、預測性維護。
那麼機器學習已經存在這麼久了，是什麼讓邊緣人工智慧突然變得如此特別?為了更好地解釋這一點，讓我們先看看邊緣人工智慧中的邊緣到底是什麼意思。
從本質上講，邊緣運算和雲端運算都是為了做同樣的事情，也就是處理資料、運行演算法等等。然而，邊緣運算和雲端運算的根本區別在於運算實際發生的地方。
在邊緣運算中，資訊處理發生在現場和主動部署或邊緣的分散式物聯網設備上。邊緣設備的一些範例，例如智慧型手機，以及各種微控制器。然而，在雲端運算中，同樣的資訊處理發生在集中位置，例如資料中心。
傳統上，雲端運算主導了物聯網領域。由於它由自然具有更大運算能力的數據中心提供支持，邊緣的物聯網設備可以簡單地傳輸本地數據，並保持其低功耗和可承受性的關鍵特徵。雖然雲端運算仍然是物聯網非常重要且強大的工具，但邊緣運算最近受到越來越多的關注，這是因為兩個重要原因。
● 邊緣設備上的硬體變得更強大，同時保持成本競爭力。
● 軟體正日益為邊緣設備最佳化。
這一趨勢正在取得巨大的進展，現在可以在邊緣運算設備上運行機器學習，而長期以來，由於高運算要求，機器學習長期以來一直被保留用於雲端運算!於是，邊緣人工智慧誕生了。
有了邊緣人工智慧，物聯網設備變得越來越智慧。透過機器學習，尖端設備現在能夠做出決定，可以進行預測、處理複雜的數據，並管理解決方案。
例如，邊緣物聯網設備可以處理操作條件，預測機器是否會發生故障，這使得公司能夠執行預測性維護，避免在完全故障的情況下產生更大的損失和成本。
另一方面，配備邊緣人工智慧的安全攝像頭不再只捕捉視頻，將能夠識別人類和計算人流。或者，透過臉部識別，甚至可以準確地識別出誰通過了某個區域以及何時通過。
隨著機器學習的發展，許多令人興奮的可能性現在也將擴展到邊緣設備。但這種模式轉變的關鍵是顯而易見的，為什麼雲端運算能力比以往任何時候都更被邊緣化，這都是有原因的。
在邊緣處理資訊最直接的好處是，不再需要在雲端之間傳輸資料。因此，可以大幅減少資料處理中的延遲。
在先前的預防性維護範例中，支援邊緣人工智慧的裝置將能夠立即回應，例如關閉受損的機器。如果我們使用雲端運算來執行機器學習演算法，我們將在資料與雲端的傳輸過程中損失至少一秒鐘的時間。雖然這聽起來可能不重要，但當涉及到操作關鍵設備時，每一個可以實現的安全邊際都是值得追求的!
在邊緣物聯網設備之間傳輸的資料越少，網路頻寬的要求也會降低，因此成本也會降低。
以影像分類任務為例。由於依賴雲端運算，必須將整個影像發送到線上處理。但如果用邊緣運算代替，就不再需要發送該資料了。相反，我們可以簡單地發送處理後的結果，它通常比原始圖像小幾個數量級。如果我們將這種效應乘以網路中物聯網設備的數量，可能多達數千個或更多。
減少到外部位置的資料傳輸也意味著更少的開放連線和更少的網路攻擊機會。這使得邊緣設備安全運行，避免了潛在的攔截或資料外洩。此外，由於資料不再儲存在集中式雲端中，因此單一違規的後果會大大減輕。
由於邊緣人工智慧和邊緣運算的分散式特性，操作風險也可以分散在整個網路中。從本質上講，即使集中式雲端電腦或叢集出現故障，各個邊緣設備也能夠維持其功能，因為運算過程現在獨立於雲端!這對於關鍵的物聯網應用尤其重要，例如醫療保健。
雖然邊緣人工智慧的實際好處顯而易見，但其內在影響可能更難以捉摸。
邊緣人工智慧代表了將人工智慧真正融入日常生活的第一波浪潮。雖然人工智慧和機器學習研究已經存在了幾十年，但我們現在才剛開始看到它們在消費性產品中的實際應用。例如，自動駕駛汽車就是邊緣人工智慧進步的產物。邊緣人工智慧正在以多種方式緩慢但堅定地改變我們與環境的互動方式。
人工智慧的使用和發展不再是研究機構和大企業的專屬。由於邊緣人工智慧被設計為在相對負擔得起的邊緣設備上運行，因此任何人都比以往任何時候都更容易了解人工智慧的工作原理，並開發出適合自己使用的人工智慧。
更重要的是，邊緣人工智慧使世界各地的教育工作者能夠以有形的方式將人工智慧和機器學習帶入課堂學習。例如，透過為學生提供使用邊緣設備的實務經驗。
人們常說，人工智慧和機器學習的潛力只受到人類創造力和想像力的限制，可隨著機器學習變得越來越先進，許多曾經只有人類才能完成的任務將變得自動化，我們對生產力和目的的內在概念將受到嚴重挑戰。
雖然不能確定未來會發生什麼，但我對邊緣人工智慧帶來的東西普遍持樂觀態度，因為我相信它會推動我們找到更有創造力和更有成就感的工作。例如嵌入AI的邊緣設備能夠即時監控PPE，包括工作環境中安全帽合規性，並向任何違反PPE行為的人員發出安全和維護訊號。電腦視覺與機器學習結合，可以實現PPE合規性監控過程的自動化。
再例如人工智慧整合攝影機可以緩解城市中經常阻礙交通的瓶頸和阻塞點。交通擁擠的發生主要是因為忽略了某些因素，如兩輛行駛車輛之間的距離、交通燈、路牌、十字路口的行人等。智慧交通系統是電腦視覺的主要應用領域，包括車輛分類、交通違規偵測、交通流量分析、停車場偵測、車牌辨識、行人偵測、交通標誌偵測、防撞、路況監測等，以及車內駕駛注意力檢測。
透過本文，我相信大家已經懂了什麼是邊緣人工智慧，以及它對物聯網甚至人類的未來意味著什麼。希望綜上所述能給予各位一定的幫助。
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