邊緣AI將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)它的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、應(yīng)用邊緣AI面臨哪些挑戰(zhàn)

無(wú)論是面對(duì)醫(yī)療保健領(lǐng)域的人員配備問(wèn)題，還是尋求提高工廠生產(chǎn)效率和盈利能力，無(wú)論是尋求簡(jiǎn)化流程和防止零售店損失，還是應(yīng)對(duì)任何其他復(fù)雜的挑戰(zhàn)，邊緣 AI 都能幫助企業(yè)解決現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題。

但是，要應(yīng)用人工智能解決這些問(wèn)題，還需要將人工智能增強(qiáng)功能擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣——即數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和消費(fèi)點(diǎn)，如工廠車間、醫(yī)院或店面。與在數(shù)據(jù)中心或云中運(yùn)行人工智能相比，在這些環(huán)境中引入人工智能功能會(huì)面臨新的挑戰(zhàn)，其中包括：

在現(xiàn)有投資中加入人工智能：許多邊緣環(huán)境都采用傳統(tǒng)的固定功能基礎(chǔ)設(shè)施，配備各種專有設(shè)備和軟件。空間有限的硬件需要能夠支持現(xiàn)實(shí)世界對(duì)準(zhǔn)確性和性能的要求。

訓(xùn)練和微調(diào)模型：邊緣 AI 模型是獨(dú)一無(wú)二的，必須針對(duì)特定行業(yè)或用例動(dòng)態(tài)進(jìn)行調(diào)整。在這些情況下，人類的領(lǐng)域知識(shí)往往至關(guān)重要。例如，經(jīng)驗(yàn)豐富的焊縫檢測(cè)人員可以幫助人工智能了解如何檢測(cè)好的或壞的焊縫。企業(yè)需要簡(jiǎn)單的工具，幫助非數(shù)據(jù)科學(xué)家專家將其專業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為人工智能能力。

解決硬件多樣性問(wèn)題：邊緣原生應(yīng)用可能會(huì)跨越眾多節(jié)點(diǎn)、操作系統(tǒng)、連接協(xié)議、計(jì)算和存儲(chǔ)需求、能源和成本限制以及合規(guī)性問(wèn)題。開(kāi)發(fā)人員需要找到應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜性和支持分布式異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的方法。

保護(hù)和管理分布式應(yīng)用：企業(yè)在尋求支持邊緣高級(jí)人工智能時(shí)面臨著新的挑戰(zhàn)。可管理性是大規(guī)模應(yīng)用人工智能的關(guān)鍵，而安全性則是整個(gè)過(guò)程中每一步的必要條件。

二、邊緣人工智能的缺點(diǎn)

1、邊緣 AI 需要持續(xù)培訓(xùn)

邊緣 AI 系統(tǒng)可能具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)榕c其他 AI 模型一樣，它們必須定期和持續(xù)地進(jìn)行訓(xùn)練——只需使用來(lái)自邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)。這通常意味著通過(guò)將數(shù)據(jù)從大量邊緣設(shè)備傳輸?shù)皆苼?lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，這可能相當(dāng)復(fù)雜，具體取決于可用帶寬和與邊緣設(shè)備的連接。

2、邊緣AI需要采取額外的安全措施

安全也是一個(gè)值得關(guān)注的領(lǐng)域，只是方式不同。雖然邊緣計(jì)算可以通過(guò)保持本地處理使系統(tǒng)更加安全，但基礎(chǔ)設(shè)施和設(shè)備本身需要自己的安全措施。這可能包括訪問(wèn)控制、流量監(jiān)控、數(shù)據(jù)備份、防病毒和反惡意軟件，甚至加密。

3、邊緣AI一直很慢（但這種情況正在改變）

邊緣AI市場(chǎng)的增長(zhǎng)速度并不像一些人希望的那樣快。自從PJC最初投資Deeplite以及更大的邊緣AI空間以來(lái)，May表示，就普遍采用而言，市場(chǎng)“比預(yù)期的要慢一些”。他將此歸因于邊緣人工智能實(shí)際需要的設(shè)備（如無(wú)人機(jī)、手機(jī)、汽車）的更長(zhǎng)設(shè)計(jì)周期。他說(shuō)，其中另一個(gè)重要部分是普遍缺乏意識(shí)到某些科技公司甚至存在這一空間。

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