智能设备搭载边缘 AI 有何优势？边缘AI如何用于实时分析

[导读]本文中，小编将对边缘AI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。

本文中，小编将对边缘AI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、智能设备搭载边缘 AI 的显著优势

1、降低延迟，实时响应

对于许多智能设备而言，延迟可能会导致严重后果。以自动驾驶汽车为例，为确保安全导航并避免潜在危险，车辆必须迅速检测一系列因素，如交通灯信号、不稳定的司机、变换车道、行人、路缘石等众多变量，并做出即时响应。边缘 AI 能够在车内本地处理这些信息，大大降低了通过云端 AI 向远程服务器发送数据时可能出现连接问题的潜在风险。在这种关乎生死的场景中，车辆基于边缘 AI 的快速反应能力至关重要。又比如在智能工厂中，智能设备对生产线上的产品进行实时检测，一旦发现质量问题能够立刻发出警报并调整生产参数，这种即时响应对于保障生产效率和产品质量意义重大。

2、减少带宽需求

传统的智能设备往往需要将大量数据传输到云端进行处理，这对网络带宽要求极高。而边缘 AI 在本地处理数据，极大地减少了通过互联网传输的数据量，从而节省了宝贵的网络带宽资源。当使用的带宽较少时，数据连接能够处理更大数量的同步数据传输和接收。以智能家居中的多个智能摄像头为例，若每个摄像头都将大量原始视频数据传输到云端，会占据大量网络带宽，可能导致网络拥堵，影响其他设备的正常使用。但通过边缘 AI，摄像头可以在本地对视频数据进行分析，仅将有异常情况的关键信息上传到云端，大大减轻了网络负担。

二、边缘AI如何用于实时分析

要将边缘 AI 应用于实时分析，在规划该解决方案、选择合适的基础设施和创建可部署在边缘的人工智能模型时，需要考虑很多因素。下面是一个循序渐进的方法：

1. 评估你的用例和状态目标

但是，有必要评估您的使用环境和要实现的关键目标。确定需要实时处理的数据类型、要使用的小工具以及必须做出的选择。例如，在制造环境中，该应用程序可用于识别有问题的设备并随后迅速纠正。

2. 选择合适的边缘设备和硬件

对于边缘AI 系统来说，选择正确的硬件平台更为重要。边缘设备的类型（可以是传感器、网关或 IoT 设备）根据运行能力、存储空间和连接云的能力而有所不同。优质的边缘设备可确保 AI 算法在无干扰或无延迟的情况下执行。

3. 边缘部署的 AI 模型开发和优化

部署在云端的 AI 模型并不特别适合部署在边缘。为了使边缘 AI 可持续，部署的模型必须简单、低功耗且能够在边缘设备上运行。在优化AI 算法以用于边缘系统时，可以应用模型压缩和量化等功能。

4. 使用面向边缘的框架和平台

为了更轻松地进行优化，可以采用边缘 AI 框架的集成，例如 TensorFlow Lite、NVIDIA Jetson 或 Microsoft Azure IoT Edge。它们提供在这些边缘设备上部署 AI 模型所需的框架和 API。它们还提供模型管理设施以及模型部署、模型监控和模型更新。

5. 中心：数据隐私和安全

边缘 AI 的另一个好处是数据保存在更靠近原始元素的地方，不需要将太多信息传输到云端。但是，仍存在一些值得关注的领域，例如数据安全仍然很重要。使用强大的安全和加密措施、明确访问此类设备以及经常更新设备以应对威胁。