本文中，小編將對邊緣AI予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內容哦。

一、智能設備搭載邊緣 AI 的顯著優(yōu)勢

1、降低延遲，實時響應

對于許多智能設備而言，延遲可能會導致嚴重后果。以自動駕駛汽車為例，為確保安全導航并避免潛在危險，車輛必須迅速檢測一系列因素，如交通燈信號、不穩(wěn)定的司機、變換車道、行人、路緣石等眾多變量，并做出即時響應。邊緣 AI 能夠在車內本地處理這些信息，大大降低了通過云端 AI 向遠程服務器發(fā)送數(shù)據(jù)時可能出現(xiàn)連接問題的潛在風險。在這種關乎生死的場景中，車輛基于邊緣 AI 的快速反應能力至關重要。又比如在智能工廠中，智能設備對生產線上的產品進行實時檢測，一旦發(fā)現(xiàn)質量問題能夠立刻發(fā)出警報并調整生產參數(shù)，這種即時響應對于保障生產效率和產品質量意義重大。

2、減少帶寬需求

傳統(tǒng)的智能設備往往需要將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M行處理，這對網絡帶寬要求極高。而邊緣 AI 在本地處理數(shù)據(jù)，極大地減少了通過互聯(lián)網傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而節(jié)省了寶貴的網絡帶寬資源。當使用的帶寬較少時，數(shù)據(jù)連接能夠處理更大數(shù)量的同步數(shù)據(jù)傳輸和接收。以智能家居中的多個智能攝像頭為例，若每個攝像頭都將大量原始視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍瑫紦?jù)大量網絡帶寬，可能導致網絡擁堵，影響其他設備的正常使用。但通過邊緣 AI，攝像頭可以在本地對視頻數(shù)據(jù)進行分析，僅將有異常情況的關鍵信息上傳到云端，大大減輕了網絡負擔。

二、邊緣AI如何用于實時分析

要將邊緣 AI 應用于實時分析，在規(guī)劃該解決方案、選擇合適的基礎設施和創(chuàng)建可部署在邊緣的人工智能模型時，需要考慮很多因素。下面是一個循序漸進的方法：

1. 評估你的用例和狀態(tài)目標

但是，有必要評估您的使用環(huán)境和要實現(xiàn)的關鍵目標。確定需要實時處理的數(shù)據(jù)類型、要使用的小工具以及必須做出的選擇。例如，在制造環(huán)境中，該應用程序可用于識別有問題的設備并隨后迅速糾正。

2. 選擇合適的邊緣設備和硬件

對于邊緣AI 系統(tǒng)來說，選擇正確的硬件平臺更為重要。邊緣設備的類型（可以是傳感器、網關或 IoT 設備）根據(jù)運行能力、存儲空間和連接云的能力而有所不同。優(yōu)質的邊緣設備可確保 AI 算法在無干擾或無延遲的情況下執(zhí)行。

3. 邊緣部署的 AI 模型開發(fā)和優(yōu)化

部署在云端的 AI 模型并不特別適合部署在邊緣。為了使邊緣 AI 可持續(xù)，部署的模型必須簡單、低功耗且能夠在邊緣設備上運行。在優(yōu)化AI 算法以用于邊緣系統(tǒng)時，可以應用模型壓縮和量化等功能。

4. 使用面向邊緣的框架和平臺

為了更輕松地進行優(yōu)化，可以采用邊緣 AI 框架的集成，例如 TensorFlow Lite、NVIDIA Jetson 或 Microsoft Azure IoT Edge。它們提供在這些邊緣設備上部署 AI 模型所需的框架和 API。它們還提供模型管理設施以及模型部署、模型監(jiān)控和模型更新。

5. 中心：數(shù)據(jù)隱私和安全

邊緣 AI 的另一個好處是數(shù)據(jù)保存在更靠近原始元素的地方，不需要將太多信息傳輸?shù)皆贫恕５?，仍存在一些值得關注的領域，例如數(shù)據(jù)安全仍然很重要。使用強大的安全和加密措施、明確訪問此類設備以及經常更新設備以應對威脅。

以上便是小編此次帶來的有關邊緣AI的全部內容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關內容，或者更多精彩內容，請一定關注我們網站哦。