近年来，边缘计算的采用出现了显着增长。 Research and Markets 最近的一份报告显示，到 2030 年，全球边缘计算市场规模预计将达到 1559 亿美元。
推动行业中边缘计算采用增长的部分原因是人工智能。 随着物联网应用和业务数据的兴起，开发能够更快、更智能地处理信息的设备的需求不断增长。 这就是边缘人工智能发挥作用的地方。
将AI融入边缘计算或边缘AI，使得边缘设备可以利用AI算法在设备边缘或设备附近的服务器上处理信息，从而缩短边缘设备做出计算决策的时间 。
什么是边缘人工智能？
边缘人工智能的概念意味着人工智能在边缘计算中的应用。 边缘计算是一种计算范式，允许在网络边缘而不是在中央数据中心生成和处理数据。 因此，边缘人工智能正在将人工智能集成到边缘计算设备中，以实现更快、更好的数据处理和智能自动化。
边缘人工智能的好处
数据安全和隐私
近年来，随着记录的数据量不断增加，许多企业正在寻找更多方法来改善数据隐私。 边缘人工智能为数据隐私提供了有利基础，因为数据处理活动是在设备边缘或更靠近设备的地方执行的。 结果，发送到云端进行计算的数据数量大幅减少。 此外，当数据在同一位置创建和处理时，可以提高数据安全性和隐私性，使黑客更难获取您的数据。
实时分析
由于网络边缘移动和物联网设备生成的数据爆炸式增长，实时处理数据变得至关重要。 因此，边缘人工智能的主要好处之一是它通过确保物联网设备上的高性能数据计算来促进实时数据处理。
这是可能的，因为通过边缘人工智能，在边缘设备中应用人工智能所需的数据存储在设备或附近的服务器中，而不是存储在云端。 这种形式的计算减少了计算延迟并快速返回处理后的信息。
较低的互联网带宽
全球数十亿设备生成的数据量不断增长，导致对互联网带宽的爆炸性需求来处理来自云存储中心的数据。 这种做法迫使企业投入大量资金来购买和订阅带宽。
然而，借助边缘人工智能，边缘处理信息所需的带宽量显着减少。 此外，由于边缘AI在本地计算和处理数据，因此通过互联网发送到云端的数据较少，从而节省了大量带宽。
更少的功耗
维持与云数据中心的来回连接会消耗大量能源。 因此，许多企业正在寻找减少能源费用的方法，而边缘计算就是实现这一目标的方法之一。
此外，由于人工智能计算需要处理大量数据，因此将这些数据从云存储中心传输到边缘设备将增加任何企业的能源成本。
相比之下，边缘人工智能的运营模式消除了用于维护智能设备中人工智能流程的高额能源成本。
更好的响应能力
响应能力是智能设备可靠的因素之一，而边缘人工智能则保证了这一点。 边缘人工智能解决方案提高了智能设备的响应速度，因为无需将数据发送到云端进行计算，然后等待处理后的数据发回进行决策。
尽管将数据发送到基于云的数据中心的过程可以在几秒钟内完成，但边缘人工智能解决方案通过在设备内生成和处理数据，进一步减少了智能设备响应请求所需的时间。
凭借高响应率，自动驾驶汽车、机器人和其他智能设备等技术可以对自动和手动请求提供即时反馈。
边缘人工智能用例
由于越来越多地使用人工智能来制造物联网设备、软件和硬件应用程序，更加智能的边缘人工智能用例出现了巨大的增长。 根据 Allied Market Research 的数据，2020 年全球边缘人工智能硬件市场估值为 68.8 亿美元，但预计到 2030 年将达到 388.7 亿美元。从这个数字来看，预计会出现更多边缘人工智能用例。
与此同时，一些边缘人工智能用例包括面部识别软件、自动驾驶汽车的实时交通更新、工业物联网设备、医疗保健、智能相机、机器人和无人机。 此外，视频游戏、机器人、智能扬声器、无人机和健康监测设备都是目前使用边缘人工智能的例子。
