AI +边缘计算――边缘人工智能真的存在吗？

AI +边缘计算――边缘人工智能真的存在吗？

• 来源:网络
• 更新日期:2020-07-29

摘要：EdgeAI不再处于蓝图阶段。它已经进入主流应用，并且以惊人的速度增长，但是EdgeAI到底是什么呢? Edge受到全球企业的喜爱，作为一种新时代的感应技术，它具有巨大的实时观察用户的能

EdgeAI不再处于蓝图阶段。它已经进入主流应用，并且以惊人的速度增长，但是EdgeAI到底是什么呢?

Edge受到全球企业的喜爱，作为一种新时代的感应技术，它具有巨大的实时观察用户的能力，以获得更多的意识，采取智能有力的行动。有争议的问题仍然存在，边缘人工智能真的存在吗?专家说，是的!例如，带上您的智能手机，只需注册并识别您的脸部，它就能在几秒钟内解锁您的手机。自动驾驶汽车是另一个复杂的例子，其中汽车无需任何人工干预即可自行驾驶。数据就在您的汽车或手机中，没有时间将这些数据发送到云中并等待见解。

行业中的边缘人工智能

无论是在企业层面还是在个人层面，我们都在使用EdgeAI的许多其他实例。从提醒你交通状况的谷歌地图到语音再到文本算法，智能人工智能无处不在。EdgeAI拥有巨大的潜力，根据Itractica的一份报告，到2025年，AIEdge设备出货量将从2018年的1.614亿台增加到26亿台。流行的人工智能支持的边缘设备包括头盔显示器、智能扬声器、手机、PC/平板电脑、汽车传感器、机器人、安全摄像头和无人机。此外，可穿戴健康传感器将具有很高的可采用率。

EdgeAI最有可能使包括供应链和生产线在内的工业密集型应用受益。特别是在新兴的工业物联网(IIoT)中，企业将看到更实实在在的ROI。例如，制造业可以使用边缘AI进行预测性维护、故障排除和识别复杂物理系统中的问题。此外，EdgeAI还可以用于自动化产品测试和检查，以提高质量，同时减少资源消耗。

利用深度学习和边缘人工智能

EdgeAI的另一个应用是支持深度学习的智能相机，它可以处理捕获的图像来跟踪多个物体和人。直接在边缘节点上检测可疑活动，而不是依赖于云，这有时会很耗时。智能摄像机可以通过流式传输数据来减少与远程服务器的通信。这也可以减少远程处理和内存需求。深度学习和EdgeAI应用最受关注的包括入侵者监控系统，以保护房屋免受任何干预。这对于保护房屋和监视老年人至关重要。

文本到语音(TTS)和语音到文本(STT)是两个利用人工智能和数字语言(DL)的应用将功能推向边缘的两个例子。例如，汽车中的免提文本读写功能，驾驶员可以在与信息娱乐系统交互的同时保持对汽车驾驶的注意力。

随着AI边缘的转移，做好准备迎接一系列正在发生的变化。这些构造转变包括5G网络、智能设备等的出现，以及对物联网设备的增长和需求。随着未来的飞速发展，企业将越来越多地使其系统“智能化”，这意味着市场将获得显著收益，以满足智能边缘人工智能平台的计算需求。