什么是邊緣人工智能和邊緣計算?

責任編輯:cres

2020-12-01 13:19:41

摘自:51CTO

理解邊緣計算的最佳方法就是將其與云計算進行對比。

邊緣人工智能(Edge AI)是人工智能領(lǐng)域引人注目的新領(lǐng)域之一,其目的是讓用戶運行人工智能流程而不必擔心隱私或數(shù)據(jù)傳輸較慢帶來的影響。邊緣人工智能可以使人工智能技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用,使智能設(shè)備在無需接入云平臺的情況下對輸入做出快速反應(yīng)。雖然這是邊緣人工智能的一個快速定義,但是需要更好地理解和探索邊緣人工智能技術(shù),并了解邊緣人工智能的一些用例。
 
為了真正理解邊緣人工智能,首先需要了解邊緣計算,而理解邊緣計算的最佳方法就是將其與云計算進行對比。云計算是通過公共互聯(lián)網(wǎng)提供計算服務(wù),相比之下,邊緣計算系統(tǒng)并不連接到云計算平臺,而是在內(nèi)部部署設(shè)備上運行。這些設(shè)備可能是專用邊緣計算服務(wù)器、內(nèi)部部署設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備。使用邊緣計算有許多優(yōu)點。例如,基于互聯(lián)網(wǎng)/云平臺的計算處理會受到網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬的限制,而邊緣計算則不受這些因素的限制。
 
什么是邊緣人工智能?
 
在了解了什么是邊緣計算之后,需要了解邊緣人工智能。邊緣人工智能將人工智能技術(shù)和邊緣計算技術(shù)相結(jié)合,使人工智能算法運行在能夠進行邊緣計算的設(shè)備上。這樣做的好處是可以實時處理數(shù)據(jù),而不必連接到云平臺。
 
大多數(shù)先進的人工智能流程都是在云中進行的,因為它們需要大量的計算能力。其結(jié)果是這些人工智能流程很容易受到網(wǎng)絡(luò)延遲或停機的影響。因為邊緣人工智能系統(tǒng)在邊緣計算設(shè)備上運行,所以其必要的數(shù)據(jù)操作可以在本地進行,并通過公共互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送,這節(jié)省了大量時間。而深度學習算法可以在設(shè)備本身(數(shù)據(jù)的起點)上運行。
 
邊緣人工智能變得越來越重要,這是因為越來越多的設(shè)備需要在無法訪問云平臺的情況下使用人工智能技術(shù)。在自動化機器人或配備計算機視覺算法的智能汽車的應(yīng)用中,數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏罂赡苁菫?zāi)難性的。自動駕駛汽車在檢測道路的人員或障礙時不能受到延遲的影響,由于快速響應(yīng)時間是如此重要,必須采用邊緣人工智能系統(tǒng),允許實時分析和分類圖像,而不依賴云計算連接。
 
當邊緣計算設(shè)備被賦予通常在云端進行的信息處理任務(wù)時,其結(jié)果是低延遲或?qū)崟r進行處理。此外,通過傳輸最重要的信息,可以減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,并最大程度地減少通信中斷。
 
邊緣人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
 
邊緣人工智能可以與5G和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等其他數(shù)字技術(shù)相結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)為邊緣人工智能系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)以供使用,而5G技術(shù)對于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。
 
物聯(lián)網(wǎng)是指通過公共互聯(lián)網(wǎng)相互連接的各種智能設(shè)備。所有這些設(shè)備都會生成數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以輸入到邊緣人工智能設(shè)備中,這些設(shè)備也可以充當數(shù)據(jù)的臨時存儲單元。而數(shù)據(jù)處理方法具有更大的靈活性。
 
5G技術(shù)對于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展至關(guān)重要。5G能夠以高達20Gbps的更高速度傳輸數(shù)據(jù),而4G只能以1Gbps的速度傳輸數(shù)據(jù)。5G還比4G支持更多的并發(fā)連接和更短的延遲。與4G相比,這些優(yōu)勢非常重要,因為隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量也將增長,并且傳輸速度也會受到影響。5G使更多設(shè)備之間可以進行更多交互,其中許多設(shè)備都可以采用邊緣人工智能技術(shù)。
 
邊緣人工智能用例
 
邊緣人工智能的用例包括幾乎所有在本地設(shè)備上進行數(shù)據(jù)處理比通過云平臺更有效的實例。邊緣人工智能的一些常見用例包括自動駕駛汽車、無人機、面部識別和數(shù)字助理。
 
自動駕駛汽車是邊緣人工智能的典型用例之一。自動駕駛汽車必須不斷地掃描周圍的環(huán)境并評估行駛情況,根據(jù)突發(fā)事件對其行進軌跡進行校正。在這些情況下,實時數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要,其車載的邊緣人工智能系統(tǒng)將負責數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析。因此,邊緣人工智能技術(shù)對于將三級和四級(完全自主)車輛推向市場是必不可少的技術(shù)。
 
由于無人機不是由無人控制或駕駛的,因此它們與自動駕駛汽車的要求非常相似。如果無人機在飛行中失去控制或發(fā)生故障,則可能墜毀并損壞公共財產(chǎn)或威脅人身安全。此外,無人機可能會飛出互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)范圍之外,并且它們必須具有邊緣人工智能功能。邊緣人工智能系統(tǒng)對于亞馬遜Prime Air等旨在通過無人機交付包裹的服務(wù)來說是不可或缺的。
 
邊緣人工智能的另一個用例是面部識別系統(tǒng)。面部識別系統(tǒng)依靠計算機視覺算法來分析攝像頭收集的數(shù)據(jù)。即使沒有連接到云平臺,為安全等任務(wù)而運行的面部識別應(yīng)用程序也需要可靠地運行。
 
數(shù)字助理是邊緣人工智能的另一個常見用例。Google Assistant、Alexa和Siri等數(shù)字助理必須能夠在智能手機和其他數(shù)字設(shè)備上運行,即使它們沒有連接到公共互聯(lián)網(wǎng)也是如此。在數(shù)字設(shè)備上處理數(shù)據(jù)后,無需將其交付到云中,這有助于減少流量并確保隱私安全。

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