邊緣人工智慧如今有許多應用，包括臉部辨識、自動駕駛汽車、穿戴式醫療設備，以及透過智慧型手機存取的即時交通更新等。事實表明，邊緣運算使人工智慧設備能夠更好地預測未來並做出更明智的決定，而不需要將大量資料傳輸到雲端平台處理，這為下一代人工智慧帶來了無限可能。
許多企業正在考慮將邊緣運算、雲端運算和人工智慧結合，以應對新冠疫情發生之後帶來的勞動力短缺、通貨膨脹、供應鏈不確定等各種問題。
人工智慧通常部署在雲端平台上，在那裡可以處理大量的數據，並消耗大量的運算資源。然而，數據並不都需要在雲端平台中儲存和處理。與其相反，邊緣人工智慧可以更可靠、更快、更安全地在智慧型手機、筆記型電腦、穿戴式裝置、物聯設備、車輛等智慧型裝置上處理數據，並快速促進決策。對於那些在幾乎沒有網路連線的地區開展業務的企業，這項技術無疑是它們的最佳選擇。
邊緣運算的價值不僅是降低延遲
如今，全球有數十億台物聯網裝置（例如手機、智慧電視、汽車、電腦、攝影機）正在收集和處理大量數據。儘管這些令人振奮的數字帶來了巨大的優勢，但它也暴露出新的弱點。邊緣人工智慧可以快速處理這些設備的數據，減少傳輸到雲端平台處理的數據量。此外，由於資料是在本地創建和處理的，它提供了更好的安全性和隱私性，可以有效地防止入侵。
邊緣運算帶來的另一個顯著好處是即時分析，這在許多用例中都很明顯，是許多企業採用率上升的主要驅動因素。這得益於資料在本地硬體或附近的伺服器上處理、分析和存儲，而不用發送到雲端平台。邊緣運算的網關也會減少頻寬，因為邊緣設備只傳輸與運算相關的資料量，確保傳輸到雲端平台的頻寬不會超負荷。
邊緣人工智慧運算的應用愈加廣泛
雖然邊緣人工智慧是一項相對較新的技術，但它在各個垂直業務領域的影響力越來越大。最近備受關注的「工業4.0」正在透過在生產線的各個階段利用人工智慧和分析來改變營運方式。在邊緣採用人工智慧技術，將使機器能夠做出明智的決策，監控零件出現的故障，並發現生產過程中的異常情況。
邊緣運算在醫療保健領域的應用越來越廣泛。它透過使用電腦視覺和來自其他感測器的訊息，實現對病房和患者身體狀況的自主監控。醫療保健專業人員可以利用人工智慧在影像測試中檢測心血管異常，發現骨骼錯位、組織損傷和骨折，從而做出治療選擇或進行手術。
事實證明，這項技術對汽車產業來說也是一個福音。如今，汽車製造商正在使用所有類型車輛收集的大量數據來識別和偵測道路上的物體，從而提高乘客的安全性和舒適性。邊緣人工智慧運算支援的即時處理數據有助於避免與行人或其他車輛相撞。
技術創新正在推動各個領域的業務發展，其中包括能源的智慧預測、製造業的未來預測和零售的虛擬助理。智慧手推車和智慧結帳系統等自主購物系統使零售商能夠利用嵌入式視覺改善消費者體驗。此外，視訊分析解決方案在建築和建築行業的採用率不斷提高，主流市場玩家正面臨更多的創收機會。
邊緣人工智慧運算領域的投資持續成長
在市場競爭中取得領先的唯一方法就是主動出擊並投資科技。邊緣人工智慧如此重要，以至於像Google、IBM和亞馬遜這樣的科技巨頭都在大力投資開發他們的邊緣運算設備。
中國的企業也很積極，最近的邊緣運算專利申請數量證明了中國在這方面的快速創新。 5G的快速普及，以及對智慧電網、智慧網聯汽車等應用場景的追求推動這方面的創新。許多中人工智慧處理器新創公司正在籌集資金，以進入尖端人工智慧硬體市場。
國際上這方面的創業創新也如火如荼。例如荷蘭晶片生產商Axelera AI B.V.在一輪早期融資中籌集了2700萬美元，以開發一種支撐數據中心以外或網絡邊緣人工智能應用的晶片。另一家名為Spot AI的公司最近也籌集了4,000萬美元，用於開發更智慧的監視攝影機技術。
這一切只是開始，物聯網設備的擴展、5G技術的普及、平行運算的改進和神經網路的商業成熟，都將促進邊緣人工智慧和機器學習基礎設施的建構。
總之，儘管邊緣人工智慧仍處於初級階段，但其未來發展和潛在用途是無限的。企業可以將邊緣人工智慧整合到營運營運的多種流程中，從即時數據分析應用中實現降本提質增效的業務價值，同時加強安全和隱私，減少網路延遲，降低頻寬成本。
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