近年来，人工智能的采用率大幅增长。随着业务数据、物联网应用程序和使用比以前更多设备的客户的增加，企业将人工智能的智能更贴近客户已成为明智之举。这就是AI边缘计算发挥作用的地方。
随着我们在本文中进一步深入，我们将研究AI边缘计算的不同方面以及该技术必须为企业提供的好处。
什么是边缘人工智能？
人工智能在很大程度上依赖于复杂机器学习算法和数据传输的计算。现在，边缘计算所做的是它建立了一种新的时代计算方法，使人工智能更接近数据生成和计算发生的地方。这种人工智能和边缘计算的结合催生了一个新的领域，即边缘计算人工智能。
该技术能够创建更快的洞察力和计算、更高的安全性和更好的操作控制。这样做的结果是，它有助于创建性能要求高的 AI 应用程序，同时降低运营成本。
这项技术的最佳之处在于，它支持深度学习过程、机器学习的自主采用，并在物联网 (IoT)设备本身上引入高级算法，完全远离云服务。但是，依赖云，云计算和AI边缘计算架构有什么区别吗？
云计算和边缘人工智能通常不可互换，因为它们都有各自的应用程序和优势。当您处理时间敏感的数据、在需要本地存储的偏远地区执行流程以及操作智能设备时，就会使用边缘 AI 架构。限制包括高计算能力、深度学习框架的限制以及多个推理硬件的存在。
另一方面，云计算可以通过云计算强大的计算能力来实现远程设备上的处理。虽然云提供了更多的设计和架构选项，但它降低了高级处理所需的功耗。
边缘人工智能如何工作？
边缘计算应用场景
一台机器要查看、检测物体、理解语音、驾驶汽车或复制其他人类技能，它们将不得不模仿人类智能。这就是人工智能的用武之地。人工智能使用一种称为深度神经网络的数据结构来复制认知。通过接受不同版本的问题及其答案，这些被训练来回答特定问题。
由于训练模型需要大量数据，因此也称为“深度学习”的训练过程在数据中心内运行。一旦训练完成，算法就变成了一个可以回答问题的“推理引擎”。
在边缘人工智能部署的情况下，这个推理引擎在医院、汽车、工厂、家庭和卫星等不同地点的设备上运行。一旦 AI 发现问题，数据就会上传到云端进行训练，从而取代推理引擎。这个循环对改善模型性能产生了重大影响；一旦部署了AI边缘计算模型，它们就会变得更加智能。
边缘人工智能有什么好处？
边缘计算 AI 具有一系列优势。现在，无论这些是什么，它们都倾向于更好的流程和客户体验。
1.数据的实时处理
AI边缘计算的最大好处是该技术为物联网设备和传感器所在的边缘带来了高性能计算能力。
人工智能边缘计算技术可以直接在现场设备上添加人工智能用例。最常见的AI边缘计算示例可以从软件如何在自动 AI边缘计算应用程序（如自动驾驶汽车）中借助深度学习算法处理数据和机器学习中看到。
当结合到自动驾驶汽车中时，该技术可以在几毫秒内处理数据，实时防止事故发生。
2.更好的隐私
在边缘人工智能的情况下，数据处理活动在边缘计算机的本地执行。正因为如此，更少的数据被发送到云端，从而降低了数据处理不当或被盗用的风险。
现在，由于数据是在设备附近收集和处理的，因此传输更少，从而提高了数据安全性。
3. 降低互联网带宽
由于边缘计算人工智能在本地进行数据处理，因此企业可以在互联网带宽上节省大量资金，因为通过互联网传输的数据更少。
如果您使用 Amazon AWS AI 服务来满足您的业务需求，您就会知道在云中执行 AI 流程的成本有多大。借助 AI边缘计算，可以将云保留为仅用于分析所需的后处理数据的存储库。
4.耗电量少
使用边缘人工智能解决方案，因为数据是在本地处理的，企业可以节省大量能源成本，因为他们不必保持与云的连接以在边缘平台和云之间来回传输数据。此外，大多数边缘计算设备都具有功耗和效率特性。
这里需要考虑的重要一点是，由于大多数边缘应用程序部署在远程环境中，边缘计算机有必要平衡性能和功率。
5. 响应速度更快
边缘人工智能技术倾向于在本地处理数据，与设备收集数据、将数据发送到云端进行处理并等待发回的云计算相比，它的响应速度要快得多。
所有这些都发生在毫秒的处理时间内。这导致边缘人工智能解决方案采取加速行动并做出更快的决策。这导致需要即时反馈的应用程序，如智能自动化、自动驾驶汽车和机器人技术。
