邊緣AI將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關(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)

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

但是，要應(yīng)用人工智能解決這些問題，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?？臻g有限的硬件需要能夠支持現(xiàn)實(shí)世界對準(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)一無二的，必須針對特定行業(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)豐富的焊縫檢測人員可以幫助人工智能了解如何檢測好的或壞的焊縫。企業(yè)需要簡單的工具，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)性問題。開發(fā)人員需要找到應(yīng)對這種復(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——只需使用來自邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)。這通常意味著通過將數(shù)據(jù)從大量邊緣設(shè)備傳輸?shù)皆苼韯?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市場的增長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，May表示，就普遍采用而言，市場“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（如無人機(jī)、手機(jī)、汽車）的更長設(shè)計(jì)周期。他說，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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