AI边缘计算应用于视觉计算有哪些优势

本文中，小编将对AI边缘计算予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、边缘计算和人工智能

进一步来说，边缘AI就是边缘计算和AI的结合体，这就要我们理解什么是边缘计算，什么是AI（人工智能）。只有这样我们才能理解边缘AI的意义！

边缘计算是一种分布式计算框架，它使计算和数据存储更接近实际设备，从而优化了数据处理和传输的速度和响应时间。这种框架的引入与智能设备的广泛应用密不可分，这些设备包括各类智能手表、汽车、医疗设备以及电视等，它们都具备自主计算和数据交换的能力。 然而，随着这些设备产生的数据量不断增加，数据中心面临着巨大的处理压力。为了解决这一问题，边缘计算应运而生。通过将部分处理任务移至设备原点附近，边缘计算有效地减轻了数据中心的压力。这意味着，数据处理和决策不仅在云端进行，也在设备的边缘完成。

人工智能是计算机科学的一个重要分支，其目标在于构建智能机器，使其能够在没有人类干预的情况下执行任务。在边缘计算的背景下，人工智能的应用被进一步扩展。边缘AI强调在本地进行数据处理和决策，这不仅包括对数据的收集和理解，还包括在边缘设备上运行预测算法。

假设有一个小型安全摄像头，我们希望这个摄像头做某种分析。我们可能无法一直保持相机云连接，相比之下，只有一个芯片和一个十几块的微控制器，就能满足我们数据计算、分析的需求。

二、AI边缘计算应用与视觉计算的优势

AI边缘计算在视觉分析领域具有多个优点，如下所示：

低延迟：将AI算法部署在边缘设备上可以实现实时的视觉分析，避免了将所有数据传输到云端进行处理的延迟。这对于需要快速响应的应用非常重要，例如智能安防、实时监控等。

数据隐私与安全性：通过在边缘设备上进行视觉分析，可以避免将敏感图像或视频数据传输到云端，提高数据隐私和安全性。这在一些涉及个人隐私或机密信息的场景中尤为重要。

带宽节约：将AI算法部署在边缘设备上进行视觉分析可以减少对网络带宽的需求。只有分析结果或摘要数据需要传输到云端，而不是将完整的图像或视频流传输过去。这有助于减轻云端的负载和网络拥堵。

离线支持：边缘计算使得视觉分析可以在断网或无网络连接的环境中继续进行。边缘设备可以在本地进行视觉分析，并根据需要存储、处理和响应数据，而不依赖于云端的连接。

实时决策：将AI算法与边缘设备结合，可以实现实时的视觉分析和决策。例如，在自动驾驶中，边缘设备可以实时分析图像或传感器数据，并做出实时的决策，提高驾驶安全性和响应速度。

AI边缘计算在视觉分析方面的优点包括低延迟、数据隐私与安全性、带宽节约、离线支持和实时决策。这使得视觉分析应用能够更加快速、安全、实时地处理图像和视频数据，提供更好的用户体验和应用性能。

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