什么是边缘人工智能?边缘人工智能研究方向有哪些?

本文中，小编将对边缘人工智能予以介绍，如果你想对边缘人工智能以及边缘人工智能的主要研究方向的详细情况有所认识，或者想要增进对边缘人工智能的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、什么是边缘人工智能

首先，我们来看看什么是边缘人工智能。

边缘人工智能是一项将人工智能引入边缘场景的新技术。具体而言，边缘人工智能是网络、计算、存储和应用程序核心功能的组合，使边缘设备能够执行智能算法，提供智能服务并满足延迟要求，这些新兴技术对低能耗、高精度、安全性和可靠性的关键要求。它为边缘计算设备提供了一个开放平台，该平台集成了数据连接和管理、数据计算和分析、数据存储与发送、业务智能决策和开发，并使用智能算法为边缘计算提供任务迁移和任务卸载节点。智能服务，进一步满足了实时业务、数据优化、应用智能以及安全性和隐私性的行业需求，在边缘计算和人工智能技术之间建立了一种新的协同模式。边缘人工智能使用户服务更靠近数据端，这是在当前物联网时代特定数据驱动方案中提出的一种更高效、更便捷的计算方法。

边缘人工智能是人工智能领域中引人注目的新领域之一。其目的是允许用户运行人工智能流程，而不必担心隐私或数据传输缓慢的影响。边缘人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用，从而使智能设备可以快速响应输入，而无需访问云平台。尽管这是对边缘人工智能的快速定义，但有必要更好地了解和探索边缘人工智能技术，并了解边缘人工智能的一些使用案例。在边缘人工智能中，人工智能算法可以在不与硬件计算机接触的情况下执行本地处理。它使用从系统生成的数据并以毫秒响应进行处理，以获取实时见解。

二、边缘人工智能的主要研究方向

计算模型的创新带来了技术进步，边缘人工智能的巨大优势也促使人们面对挑战，解决问题并促进相关技术的发展。在这里，主要从边云协同、对模型进行分割、减少传输过程中的冗余数据这三部分予以介绍。

(1) 边云协同

为了弥补边缘设备的计算和存储能力的不足，并满足人工智能方法培训过程中对强大的计算和存储能力的需求，相关人员提出了云计算和边缘计算协同服务架构。相关人员建议将训练过程部署在云中，并将训练后的模型部署在边缘设备上。显然，该服务模型可以在一定程度上补偿对边缘设备上人工智能的计算和存储功能的需求。

(2) 对模型进行分割

为了在边缘设备上部署人工智能方法，一些人提出了切割训练模型，这是边缘服务器和终端设备之间进行协作训练的一种方法。在这种模式下，计算量大的计算任务被卸载到边缘服务器进行计算，而计算量小的计算任务被本地保留在终端设备中进行计算。显然，上述终端设备与边缘服务器之间的协同推理方法可以有效地减少深度学习模型的推理延迟。但是，不同的模型分割点将导致不同的计算时间，因此有必要选择最佳的模型分割点，以最大程度地发挥终端和边缘协作的优势。

(3) 采取措施减少传输过程中的冗余数据

为了节省带宽资源，一些相关人员提出了各种方法来减少不同环境中的数据传输，主要是在侧云协作和模型压缩方面。我们只能将从边缘设备推断出的数据传输到云中以进行再培训以减少数据传输，或者我们可以删除冗余数据而不影响准确性以减少数据传输。

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