什么是边缘人工智能和边缘计算？两者有什么联系？

什么是边缘人工智能和边缘计算？

边缘人工智能是人工智能中最引人注目的新领域之一，它旨在让人们运行人工智能流程，而不必担心隐私或因数据传输而导致的减速。边缘人工智能正在实现更广泛、更广泛地使用人工智能，让智能设备无需访问云即可对输入做出快速反应。虽然这是对边缘人工智能的快速定义，但让我们花点时间通过探索使边缘人工智能成为可能的技术并查看边缘人工智能的一些用例来更好地了解边缘人工智能。

什么是边缘计算？

要想真正了解边缘人工智能，我们首先要了解边缘计算，而了解边缘计算最好的方式就是将其与云计算进行对比。云计算是通过互联网提供计算服务。相比之下，边缘计算系统没有连接到云，而是在本地设备上运行。这些本地设备可以是专用的边缘计算服务器、本地设备或物联网(IoT)。使用边缘计算有许多优点。例如，基于互联网/云的计算受到延迟和带宽的限制，而边缘计算不受这些参数的限制。

什么是边缘人工智能？

现在我们了解了边缘计算，我们可以看看边缘人工智能。边缘人工智能结合了人工智能和边缘计算。人工智能算法在能够边缘计算的设备上运行。这样做的好处是可以实时处理数据，而无需连接到云端。

大多数尖端的人工智能流程都是在云中执行的，因为它们需要大量的计算能力。结果是这些人工智能进程很容易受到停机的影响。由于边缘人工智能系统在边缘计算设备上运行，因此必要的数据操作可以在本地进行，在建立互联网连接时发送，从而节省时间。深度学习算法可以在设备本身、数据的原点上运行。

由于越来越多的设备需要在无法访问云的情况下使用人工智能，边缘人工智能变得越来越重要。想想现在有多少工厂机器人或多少辆汽车配备了计算机视觉算法。在这些情况下，数据传输的滞后时间可能是灾难性的。自动驾驶汽车在检测街道上的物体时不会受到延迟的影响。由于快速响应时间如此重要，因此设备本身必须具有边缘人工智能系统，使其能够在不依赖云连接的情况下分析和分类图像。

当边缘计算机被委托执行通常在云端进行的信息处理任务时，其结果是实时低延迟、实时处理。此外，通过将数据传输限制在最重要的信息上，可以减少数据量本身并最大限度地减少通信中断。

边缘人工智能和物联网

边缘人工智能与5G和物联网(IoT)等其他数字技术相结合。物联网可以为边缘人工智能系统生成数据以供使用，而5G技术对于边缘人工智能和物联网的持续发展至关重要。

物联网是指通过互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备生成的数据都可以输入到边缘人工智能设备，该设备也可以作为数据的临时存储单元，直到与云同步。数据处理方法允许更大的灵活性。

第五代移动网络5G对边缘人工智能和物联网的发展都至关重要。5G能够以更高的速度传输数据，最高可达20Gbps，而4G只能以1Gbps的速度传输数据。5G还支持比4G更多的同时连接（每平方公里1,000,000对100,000）和更好的延迟速度（1ms对10ms）。与4G相比，这些优势很重要，因为随着物联网的发展，数据量也在增长，传输速度也会受到影响。5G可以在更广泛的设备之间实现更多交互，其中许多设备都可以配备边缘人工智能。

边缘人工智能的用例几乎包括在本地设备上比通过云完成数据处理更有效的任何实例。然而，边缘人工智能的一些最常见用例包括自动驾驶汽车、自主无人机、面部识别和数字助理。

自动驾驶汽车是边缘人工智能最相关的用例之一。自动驾驶汽车必须不断扫描周围环境并评估情况，根据附近的事件修正其轨迹。实时数据处理对于这些案例至关重要，因此，他们的板载边缘人工智能系统负责数据存储、操作和分析。边缘人工智能系统对于将3级和4级（全自动）车辆推向市场是必要的。

由于自动无人机不是由人类操作员驾驶的，因此它们对自动驾驶汽车的要求非常相似。如果无人机在飞行时失控或发生故障，它可能会坠毁并损坏财产或生命。无人机可能会飞出互联网接入点的范围之外，它们必须具备边缘人工智能功能。边缘人工智能系统对于美团无人配送车等旨在通过无人机递送包裹的服务来说将是不可或缺的。

边缘人工智能的另一个用例是面部识别系统。面部识别系统依靠计算机视觉算法，分析相机收集的数据。为安全等任务而运行的面部识别应用程序需要可靠运行，即使它们没有连接到云。

数字语音助理是边缘人工智能的另一个常见用例。苹果语音助手Siri等数字语音助理必须能够在智能手机和其他数字设备上操作，即使它们没有连接到互联网。在设备上处理数据时，无需将其传送到云端，这有助于减少流量并确保隐私。