眾所周知，邊緣計算在交付的性能和實現(xiàn)的目標方面已經超出了預期水平。在過去的幾年里，觀察公司在數(shù)字化轉型過程中進行巨額技術投資是一種常見的情況。同樣，云公司通過融合邊緣計算和人工智能或邊緣人工智能看到了新的機會。這種形式的人工智能讓每個人都為它留下的影響而著迷。像亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri 這樣的虛擬助手最近統(tǒng)治了世界，這是 Edge AI 的結果這里是您需要了解的有關 Edge AI 及其他方面的一切。

要了解 Edge AI，重要的是單獨了解 AI 和 Edge 計算，因為兩者的合并會導致 Edge AI。人工智能通常圍繞著復雜機器學習算法的數(shù)據(jù)傳輸和計算。另一方面，邊緣計算負責將人工智能和機器學習移動到網(wǎng)絡邊緣，數(shù)據(jù)生成和計算實際發(fā)生的地方。使用 Edge AI，最終的結果是更快的計算、更好的數(shù)據(jù)安全性以及對持續(xù)操作的有效控制。難怪，為什么 Edge AI 具有增強 AI 應用程序性能的潛力。嗯，還有更多。Edge AI 還促進了深度學習模型、機器學習、

Edge AI 可為各行各業(yè)提供廣泛的優(yōu)勢。一些好處包括——減少與現(xiàn)場相關的問題，將客戶滿意度提升到一個不同的水平，產品檢查時間不到一分鐘，以及極其高效的預測性維護和資產管理等等。

機器學習與 Edge AI 的結合產生了語言無法滿足的神奇影響。許多企業(yè)，尤其是依賴物聯(lián)網(wǎng)設備的企業(yè)，從中受益匪淺。借助 Edge AI 的機器學習可以帶來的一些優(yōu)勢是：

低成本數(shù)字基礎設施

邊緣 AI 有可能消除在基于云的數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的 AI 或機器學習過程中產生的高昂費用。

隱私

數(shù)據(jù)是最寶貴的資產，消費者一直關心他們的數(shù)據(jù)如何得到保護。借助 Edge AI，公司可以在其應用程序中提供支持 AI 的個性化功能，并使用戶了解他們的數(shù)據(jù)是如何收集和存儲的。這是提高客戶品牌忠誠度的絕佳方式。

減少延遲

借助 Edge AI，無需跨網(wǎng)絡和設備發(fā)送大量數(shù)據(jù)，從而改善用戶體驗。

邊緣人工智能的挑戰(zhàn)

在與邊緣 AI 相關的研究和開發(fā)方面，糟糕的數(shù)據(jù)質量被證明是一個主要障礙。除此之外，業(yè)內專家還聲稱，邊緣計算的去中心化特性增加了其安全特性，從而暗示易受攻擊的安全特性是邊緣人工智能的又一挑戰(zhàn)。最后，機器學習需要強大的計算能力這一事實足以得出結論，有限的機器學習能力將成為 Edge AI 的障礙。

從虛擬助手、面部識別、增強工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全、緊急醫(yī)療到自動駕駛汽車，Edge AI 已經為自己開辟了一片天地。這份清單每天都在增長。邊緣 AI 成為一種傳統(tǒng)的日常技術的那一天也不遠了。