道翰天瓊認知智慧型機械人平台api介面大腦為您揭秘。邊緣ai發源於邊緣計算。邊緣計算也稱為邊緣處理，是一種將伺服器放置在本地裝置附近網路技術, 這有助於降低系統的處理負載，解決資料傳輸的延遲問題。這樣的處理是在感測器附近或裝置產生資料的位置進行的，因此稱之為邊緣。邊緣計算的發展意味著邊緣人工智慧正變得越來越重要。各行各業莫不如是，特別是在降低處理延遲和保護資料隱私這方面。本文將**邊緣ai的影響，為什麼重要，及其常見用例。
邊緣ai是指在硬體裝置上本地處理的ai演算法，可以在沒有網路連線的情況下處理資料。這意味著可以在無需流式傳輸或在雲端資料儲存的情況下進行資料建立等操作。這一點很重要，因為出現了越來越多的裝置資料無法依賴雲端處理的情況。比如，工廠的機械人和自動駕駛汽車都需要以最小的延遲高速處理資料。為了實現這些目標，邊緣計算可以在雲上靠深度學習生成資料，而在資料原點——即裝置本身（邊緣）執行模型的推斷和**。以工廠的工業機械人為例。ai技術可以在這裡以人類無法企及的速度，對來自監控攝像頭和感測器的大量多模態資料進行視覺化和評估，可以用它來檢測生產線上人類可能忽略的故障資料。這類物聯網結構可以儲存生產線上產生的大量資料，並通過機器學習進行分析。它們也是能夠提高工廠智慧型化程度的ai模型的核心。邊緣ai，物聯網和5g:
邊緣人工智慧經常與物聯網(iot)和5g網路放在一起討論.物聯網一詞指的是通過網際網路相互連線的裝置，包括智慧型手機、機械人和電子裝置。作為乙個用人工智慧進行分析的平台，邊緣人工智慧可以收集和儲存物聯網產生的大量資料，讓使用具有可擴充套件性的雲成為可能。這可以提高資料處理和基礎設施的靈活性.5g網路可以增強上述過程，因為其三大特點——超高速、大併發和超低時延——明顯優於4g網路.
5g對於物聯網和邊緣ai的發展是不可或缺的，因為當物聯網裝置傳輸資料時，資料量暴漲，從而影響傳輸速度。傳輸速度的下降又會產生時延，而時延是實時處理面臨的最大問題。
越來越多的情況下，裝置資料無法通過雲端處理。工業機械人和自動駕駛汽車經常出現這種情況，它們需要高速處理，但當資料流增大而產生處理時延時會非常危險。例如，想象一下自動駕駛汽車在檢測道路上的物體，或操作剎車或方向盤時由於雲端而延遲。任何資料處理的減慢都會導致車輛的響應速度變慢。如果響應變慢的車輛不能及時做出反應，就可能導致事故的發生。生命此時會切實受到威脅。
對於這些物聯網裝置來說，實時響應是必要條件。這就要求裝置能夠在現場分析和評估影象/資料，而不能依賴雲端ai。通過將通常委託給雲端的資訊處理交給邊緣裝置，可以實現無傳輸延遲的實時處理。此外，如果只傳輸重要資訊到雲端，可以減少傳輸資料量，這能將通訊中斷的風險降到最低。邊緣ai使用場景
邊緣ai的市場主要有兩個領域：工業機械和消費裝置。可以看到，它在控制和優化裝置、自動化重複勞動等領域均有進展。消費裝置也有所突破，這些裝置的ai攝像頭可以自動識別被攝物件。由於裝置數量大於工業機器，預計從2023年起，消費裝置市場將大幅擴大。我們把一些邊緣ai的常見場景放在下面。
自動駕駛汽車是應用邊緣計算最值得期待的領域。有很多情況下，自動駕駛汽車需要對情況進行即**估，這就需要實時的資料處理。2023年12月，日本對《道路交通法》和《道路運輸車輛法》進行了修訂，使得3級自動駕駛汽車更容易上路。它規定了自動駕駛汽車應符合的安全標準，以及自動駕駛汽車可以執行的區域。因此，汽車製造商也在正在努力開發遵守這些標準的自動駕駛汽車。例如，豐田已經在測試tri-p4的完全自動化（4級）自動駕駛系統了。
無人機在進行飛行時失控、失蹤的新聞越來越多。某些甚至導致了事故的發生。根據無人機降落位置的不同，墜毀造成的後果也可能是災難性的。自動駕駛無人機上，飛行員並不主動干涉無人機的飛行。他們遠端監控操作，只有在絕對必要的時候才會手動駕駛無人機。最著名的例子是亞馬遜的prime air，這是乙個無人機送貨服務，它們正在開發自動駕駛無人機來運送包裹.
人臉識別系統是監控攝像頭的發展方向，它可以通過學習人臉識別人類個體。2023年11月，wds****發布了ai攝像頭模組eeye，通過邊緣ai實時分析面部特徵。eeye能快速準確地識別人臉，適用於針對性別、年齡等特徵的營銷工具，和用來解鎖裝置的人臉識別場景。
這是我們最熟悉的邊緣ai裝置。siri和谷歌助手是智慧型手機上邊緣ai的好例子，因為該技術驅動了它們的語音ui。手機上的ai使得資料處理發生在裝置（邊緣）側，這意味著不需要將裝置資料交付到雲端。這有助於保護隱私和減少流量。
邊緣ai正高速增長，我們已經看到對該技術的大量投資。像konduit ai這樣的公司正在將它作為其在東南亞的ai戰略的關鍵部分。另乙個例子是2023年1月，蘋果耗資2億美元收購了位於西雅圖的ai企業xnor.ai。xnor.ai的ai技術通過邊緣處理來處理使用者智慧型手機上的資料。隨著智慧型手機本身內建人工智慧，我們可能會看到語音處理、人臉識別技術和隱私保護方面的進步。。根據富士景氣集團發布的 "2023年ai業務彙總調查"，日本的邊緣ai計算市場在2018財年的**市場規模為110億日元。調查**，2030財年市場規模將擴大到664億日元。而隨著5g的普及，可能也將看到全球邊緣ai服務成本的下降和需求的上公升。
什麼是邊緣計算（Edge AI）？
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什麼是邊緣計算？
目錄 案例研究 機遇和挑戰 小結物聯網技術的快速發展和雲服務的推動使得雲計算模型已經不能很好的解決現在的問題，於是，這裡給出一種新型的計算模型，邊緣計算。邊緣計算指的是在網路的邊緣來處理資料，這樣能夠減少請求響應時間 提公升電池續航能力 減少網路頻寬同時保證資料的安全性和私密性。這篇文章會通過一些案...