边缘AI用于实时分析应考虑什么？？？

[导读]以下内容中，小编将对边缘AI的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对边缘AI的了解，和小编一起来看看吧。

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一、什么是边缘AI

在科技飞速发展的当下，智能设备已经深度融入人们生活的各个角落，从智能家居中的智能音箱、智能摄像头，到可穿戴的健康监测手表，再到工业领域的智能传感器等，它们正不断改变着人们的生活和工作方式。与此同时，人工智能（AI）技术也取得了令人瞩目的进展，从复杂的图像识别到精准的语音交互，AI 展现出强大的智能处理能力。而当智能设备与边缘 AI 相遇，一场全新的智能变革正在悄然发生。

边缘 AI，简单来说，就是将 AI 算法和模型直接部署在诸如传感器、物联网（IoT）设备等本地边缘设备上，从而实现实时数据处理和分析，无需持续依赖云基础设施。它是边缘计算与人工智能的融合，旨在让互连的边缘设备能够直接执行机器学习任务。边缘计算使得数据可以存储在靠近设备的位置，而 AI 算法则能在网络边缘直接处理这些数据，即便在没有互联网连接的情况下也能正常工作。这一特性使得数据能够在几毫秒内得到处理，进而提供实时反馈。

智能设备的边缘 AI 正展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。它为智能设备带来了更强大的功能和更出色的用户体验，在众多领域发挥着重要作用。虽然面临一些挑战，但随着技术的不断进步和创新，这些问题将逐步得到解决。可以预见，在未来，边缘 AI 将成为智能设备发展的核心驱动力，推动智能设备迈向更加智能、高效、安全的新时代，为人们的生活和社会的发展带来更多的惊喜和变革。

二、边缘AI用于实时分析应考虑什么

1. 优先考虑低延迟和高可用性

边缘AI的第一个优势是延迟更低。“确保你的架构和算法尽可能对延迟不敏感，以便决策过程能够更快地完成。”

2. 选择合适的奇异设备和装备

选择正确的硬件对于良好的边缘 AI 设计至关重要。这决定了边缘设备；无论是传感器、网关还是 IoT 设备，都取决于处理能力、数据存储或网络。高性能边缘设备通过在边缘提供高性能来帮助您的 AI 算法不受干扰地运行。

3. 为边缘训练和部署基于学习的 AI 模型

为云流程开发的模型并不适合部署在边缘。为了使边缘 AI 有效，模型应该很小、从能源角度来看很节约，并且可以在边缘硬件的低计算资源上训练运行。可以应用于 AI 算法以供在边缘使用的方法之一是模型压缩和量化。

4. 探索面向边缘的框架和平台

以下是一些可以采用以轻松开发的边缘 AI 框架 – TensorFlow Lite、NVIDIA Jetson 和 Microsoft Azure IoT Edge。这些平台提供的组件和框架旨在使用户能够在边缘部署 AI 模型。它还为已部署的模型提供一些支持，例如它们的监控和更新。

5. 保护数据免受潜在数据泄露

边缘 AI 的另一个特点是，它能够在数据生成的地方处理数据，从而最大限度地减少信息流向云端。但数据安全并没有被抛在后面。开发相应的加密、强大的访问和定期更新，以保护边缘设备免受网络风险。

6. 组织持续监测和模型更新