AI加持边缘计算：助力实时决策提速升级

人工智能 (AI) 和边缘计算正在通过实现实时数据处理，以快速高效地做出明智决策，重新打造行业和消费者体验。

将这两项技术结合起来，可以减少延迟、提高数据安全性，并使AI应用程序能在各种应用场合中更快的运行。现在，无论是智能家居还是工厂自动化领域，都在运用边缘AI生成大量数据，这就意味着更快、更智能的响应。在本文中，我们将探讨用于边缘AI应用的创新解决方案，并重点介绍各行业中的一些使用案例。

减少延迟，提高实时响应能力

边缘计算可以在靠近数据源的地方存储数据，避免了云计算带来的开销。例如，在制造业中，基于AI的边缘设备可以在生产线出现问题时立即发出警报并加以纠正。自动驾驶汽车也可以通过边缘AI来即时分析传感器信息，并对不断变化的驾驶条件做出快速反应（图1）。这也是智能摄像头能在消费设备中提供即时调整和更好性能所依赖的技术。

图 1：自动驾驶汽车利用边缘AI处理实时传感器数据，以便立即做出决策 （图源：stockdevil/stock.adobe.com；使用AI生成）

数据安全性和带宽效率

在本地处理数据时，边缘AI可减少将敏感信息传输到中央服务器的需求，从而增强安全性，最大限度地降低潜在的网络威胁风险。在医疗保健领域，边缘AI可对患者数据进行现场分析，确保符合隐私法规。此外，本地数据处理只需要传输必要的信息，可减少带宽使用。这些优势使得边缘AI对于处理大量敏感数据的应用（如金融系统或监控网络）至关重要。

让边缘AI更上一层楼

硬件的进步（如专用芯片和网络提速）将进一步增强边缘AI。这些新的硬件和数据速度将为智慧城市、工业自动化和个人设备带来更多创新解决方案。随着AI节能和可扩展能力的不断提高，边缘计算重塑行业的潜力也在不断增加。

推动边缘AI潜力的技术有很多。多模态传感器将视觉、热学和声学数据结合在一起，可在自主无人机等情况下创建态势感知，通过实时处理各种输入来导航环境。模仿大脑神经通路设计的神经形态芯片可优化能耗并保持较高的处理速度，因此非常适合可穿戴设备和物联网 (IoT) 传感器中的边缘AI应用。尽管量子计算仍处于早期发展阶段，但它被誉为能够改变边缘AI的游戏规则，承担着复杂的决策任务，如实时供应链优化或自主系统中大量传感器的数据处理。

新品介绍

本部分将介绍Advantech的计算技术，这些技术能够改变物联网设备和工业自动化。SOM-7533 COM Express® Mini Type 10模块为边缘AI系统和产品开发人员提供了多项优势。这些模块配备英特尔®酷睿™ i3、N系列和凌动® x7000系列处理器，可提供处理复杂AI算法和实时数据处理所需的强大处理能力。这些模块支持高达16GB的单通道LPDDR5 4800MT/s内存和可选的板载eMMC存储器，有助于确保即使在处理大型数据集时也能流畅高效地运行。COM Express Mini Type 10外形尺寸确保了这些模块可以轻松集成到各种设备和系统中，使其适用于工业自动化、智能零售和医疗设备等各种边缘AI应用。

结语

AI与边缘计算的结合将推动智能自主机器的实时决策。通过降低延迟和提高数据安全性，AI与边缘计算之间的合作将推动互联世界下一波创新浪潮。