边缘人工智能涉及在边缘计算框架内利用人工智能，促进计算在靠近数据源的地方进行，而不是依赖集中式云计算设施或离岸数据中心。这种本地化处理使设备能够快速做出决策，而无需依赖互联网连接或云。本质上，当设备生成数据时，算法可以立即利用它。
边缘人工智能是一个术语，表示在计算机、智能手机或物联网设备等物理设备上实施人工智能算法，而不是依赖集中式服务器或基于云的处理，标志着人工智能领域的重大进步。通过使人工智能功能能够在设备上直接访问，它具有许多优势，包括提高处理速度、减少延迟和增强隐私性。
尽管它在主流媒体上可能无法获得与深度学习或强化学习同等程度的认可，但这一特殊的人工智能学科正在不同行业中稳步获得关注。这归因于它在彻底改变设备与环境的功能和交互方面的巨大潜力。
通过将数据存储移近数据源，边缘计算使人工智能算法能够在本地分析数据，即使没有互联网连接。这导致近乎即时的数据处理和实时反馈，使响应速度异常迅速。此外，将关键数据保留在边缘可能会最大限度地减少数据传输到其他地方的需要，从而增强安全性。
边缘人工智能使机器学习算法能够在网络边缘运行，这是系统重要数据和信息的来源。这些来源可能包括边缘计算设备或物联网设备。通过采用嵌入式算法，边缘人工智能设备收集和分析数据，同时监控行为。因此，这些设备能够独立做出明智的决策、解决挑战并预测未来的性能。
边缘人工智能能够在一系列硬件上运行，例如现有的中央处理单元、微控制器和先进的神经处理设备。流行的边缘计算设备由英伟达、高通、恩智浦和英特尔等著名科技公司制造。
那么边缘人工智能有哪些优势？显然它能够在传感器和物联网设备所在的边缘实时处理数据。这使得人工智能应用程序可以直接在现场设备上运行，从而能够在现场高效评估和执行机器学习和深度学习任务。与可能需要几秒钟的云数据处理不同，边缘数据处理在几毫秒或更短的时间内发生，从而提供更快的洞察和响应。
通过实施具有预加载算法的设备，我们可以有效地减少与设置和维护复杂的互联网连接基础设施相关的费用。这不仅节省了时间和资源，还消除了对持续大容量数据流的需求，从而降低了数据传输的总体成本。
边缘人工智能的自给自足能力减轻了数据科学家持续监督的必要性。虽然人工分析对于评估数据的重要性及其所促进的进步仍然至关重要，但边缘人工智能技术承担了一些负担，从而为企业节省了成本。
人工智能在边缘的实施优先考虑用户数据的安全和隐私。通过避免通过网络传输敏感信息，盗窃和篡改的风险显著降低。通过设备端机器学习，个人数据保留在本地设备内，保证其受到保护。在需要远程数据处理的情况下，边缘设备可以在传输数据之前有效地剥离个人身份信息，从而增强用户的安全和隐私。
将边缘人工智能与依赖远程数据中心或云的传统数据处理方法进行比较时，很明显边缘人工智能可以减少延迟。这意味着本地化处理可以更快、更高效地进行，从而改善用户体验，特别是在速度至关重要的可穿戴和移动技术中。快速访问信息、获得见解并在几秒钟内完成交易的能力可以为企业带来竞争优势并吸引消费者的偏好。
说到边缘AI应用那可就多了，以下是一些值得注意的应用:
“自驾”车辆:
边缘人工智能对于自动驾驶汽车传感器数据的实时处理至关重要。它可以在不依赖于持续的互联网连接的情况下，对物体检测、车道跟踪和避免碰撞等任务进行快速决策。
工业物联网:
在工业环境中，边缘人工智能通过分析机器和设备上的传感器数据，实现预测性维护、质量控制和流程优化。这最大限度地减少了停机时间，提高了效率，降低了设备故障的风险。
医疗保健:
边缘人工智能可用于远程患者监测、医学成像分析和个性化医疗保健应用程序。在可穿戴设备或医疗设备上处理数据可以实时监控生命体征，早期发现健康问题，并在不损害患者隐私的情况下进行及时干预。
零售:
在零售环境中，边缘人工智能支持库存管理、客户分析和个性化购物体验等应用程序。分析来自商店中摄像头、传感器和物联网设备的数据，使零售商能够优化运营、增强客户参与度并提高销售额。
智能家居:
边缘人工智能越来越多地应用于语音助手、安全摄像头、智能家电等智能家居设备。通过在本地处理数据，这些设备可以快速响应用户命令，检测异常并自动执行任务，而无需依赖云连接。
能源管理:
边缘人工智能用于智能电网系统，以优化能源分配、监控功耗和预测设备故障。分析来自配电点的智能电表和传感器的数据，可以帮助公用事业公司提高电网可靠性，减少能源浪费，并实现动态定价模型。
这些只是边缘人工智能如何应用于各个行业的几个例子，以提高效率，实现新功能，并推动网络边缘的创新。随着技术的进步和更强大的边缘设备的出现，我们可以期待在未来看到更多的边缘人工智能应用。
