AI已经不再只是科幻电影的经典主题，它正在迅速应用到我们日常生活的方方面面，改变着我们的想法和行为。NextGENEdgeAI（边缘智能）或下一代人工智能（next-genAI）是综合运用边缘计算和人工智能技术，用于跟踪和执行机器学习的一种方法。EdgeAI的工作流程通常使用来自集中化数据中心（如云端或设备）和边缘资源的数据。云端AI更常见，完全依赖云端算力进行开发和执行，而EdgeAI包括远程设备、物联网设备和专用的边缘服务器。EdgeAI方便了数据的存储和计算，并提供了更容易的访问方式。NextGENEdgeAI已将AI过程集成为一个基本组件，无需与物理位置进行交互，以满足用户需求并构建用户数据。
AI通常模拟人类在视觉、语言理解、行走、物体检测、驾驶汽车等方面的智能能力。为此，AI需要使用一种名为深度神经网络（DNN）的系统。在接受各项训练任务时，DNN会产生许多特定类型的问题和相应的正确答案示例。由于深度学习是在数据中心或云端进行的训练过程，为了训练准确的模型，数据科学家通常需要大量的数据和计算资源。训练完成后，模型可以通过推理引擎回答现实世界中的问题。在部署EdgeAI时，推理引擎通常会运行在工厂、医院、汽车、卫星或家庭等远程计算机和设备上。部署EdgeAI模型后，它们继续获取相关信息。边缘设备通常会采集和发送繁琐的数据集到云端进行更多训练。当AI遇到问题时，可以替换边缘的推理引擎，从而大大提高性能。
EdgeAI领域的研究重点通常是以下两个智能组件：
边缘计算：边缘计算在数据收集节点处进行本地计算和存储数据的过程。它涉及分布在网络边缘的多个进程，用于收集、分析和处理数据。AI结合了增强的分析能力和自动化，使机器能够模仿人类的认知能力，理解语言和解决问题，并创造出更具功能的边缘设备。
EdgeAI在各个行业带来了新的商机和创新，包括制造业、医疗保健和能源等。下面我们来讨论两个典型的行业应用：
能源行业：能源行业具有高需求和不稳定特点，直接或间接影响其他行业，并对整个人类的健康和福利构成潜在供应威胁。EdgeAI可以通过使用历史数据和天气特征等信息生成复杂模型，通过智能预测来协调能源的生成、分配、管理和监测。
医疗保健行业：EdgeAI支持AI解决方案，可以提高患者的预期寿命和生活水平，实现医疗保健行业的终极目标。通过使用具有AI支持的边缘设备，医疗专业人员可以进行远程手术和监控患者的生理活动。
与基于云端的AI相比，EdgeAI具有以下优势：
1. 更高速度/更低延迟：由于所有训练和计算都在本地进行，不需要与云端通信的响应等待，因此具有更快的速度和更低的延迟。
2. 更低带宽需求和成本：通过EdgeAI，语音、视频和高保真传感器数据可以通过蜂窝网络以更少的带宽和成本发送。
3. 本地化处理降低了敏感数据在传输过程中被拦截或存储在云端的风险。
4. 改进的可靠性和自主技术：即使网络或云服务出现故障，AI也能够在本地运行。这在自动驾驶和工业机器人等应用中非常有优势。
5. 节能：设备上执行AI任务的能耗通常低于将数据发送到云端的能耗，从而延长电池寿命。
EdgeAI是一种结合边缘计算和人工智能的方法，正在改变我们的生活和工作方式。它在各个行业中应用广泛，并带来了许多商机和创新。随着技术的不断发展，我们可以期待EdgeAI在未来的进一步发展和应用。
相关文章
蜀ICP备20004578号