今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)磉吘?a href="/tags/AI" target="_blank">AI的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內容如下。

一、采取全方位的設計方法進行邊緣AI處理

邊緣計算允許在設備上處理數(shù)據(jù)，而不是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?。除了提供與安全相關的優(yōu)勢外，這種方案還能克服與信息移動相關的延遲問題。隨著人工智能（AI）在各行各業(yè)的重要性日益凸顯，越來越多的人希望通過將這兩種技術相結合來實現(xiàn)邊緣AI計算的目標，從而實現(xiàn)互利共贏。許多人還在探索如何為邊緣AI進行設計，進行精心調整，從而實現(xiàn)所需的優(yōu)化。如何跟隨他們的步伐？

創(chuàng)建用于處理 AI 內容的邊緣設備需要評估從硬件、軟件到電源的所有設計方面。許多人工智能處理任務已經(jīng)是資源密集型的，因此那些想要制造 AI 友好型邊緣設備的人必須運用前瞻性的決策來克服已知的挑戰(zhàn)。

從硬件角度來看，邊緣設備應該配備專用的 AI 芯片，提供必要的處理能力。然后，當人們審查設備軟件的運行方式時，他們應該仔細審查所有提議的功能，以確定哪些功能是必不可少的。這是一種節(jié)省電池壽命并確保設備能夠最大限度地利用資源來處理 AI 數(shù)據(jù)的實用方法。

人們應該認真考慮使用工業(yè)數(shù)字孿生技術，而不是使用反復試驗的方法，因為這樣設計師在做出決定之前就能看到可能產(chǎn)生的影響。協(xié)作項目管理工具允許領導者將任務分配給特定方，并鼓勵問責文化。評論線程同樣有助于確定單個更改發(fā)生的時間和原因。然后，在必要時恢復到另一次迭代會更加直接和有效。

二、智能設備邊緣 AI 發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與應對策略

1、計算資源與能源限制

智能設備，尤其是一些小型的物聯(lián)網(wǎng)設備，其計算資源和能源供應往往有限。邊緣 AI 模型的運行需要一定的計算能力來支撐，而設備的硬件條件可能無法滿足復雜模型的運行需求。同時，設備的電池續(xù)航能力也限制了邊緣 AI 的持續(xù)運行。為應對這一挑戰(zhàn)，一方面需要通過輕量化模型技術，如模型剪枝和量化技術，減少 AI 模型的計算復雜度和存儲需求，使其能夠在資源有限的設備上高效運行；另一方面，研發(fā)更節(jié)能的硬件設備和芯片，如嵌入式設備和專用 AI 芯片，為邊緣 AI 提供強大且低功耗的算力支持。

2、模型更新與優(yōu)化難題

隨著使用場景的變化和數(shù)據(jù)的不斷積累，邊緣 AI 模型需要及時更新和優(yōu)化，以保持其準確性和適應性。但在智能設備上進行模型更新面臨諸多困難，如設備的網(wǎng)絡連接不穩(wěn)定、存儲空間有限等。解決這一問題可以采用分布式計算的方式，將計算任務分配到多個邊緣設備中，共同完成模型的更新和優(yōu)化；同時，利用云平臺與邊緣設備相結合的方式，在云端對模型進行訓練和優(yōu)化，然后將優(yōu)化后的模型通過安全可靠的方式推送到邊緣設備上，確保模型的性能始終處于最佳狀態(tài)。

3、數(shù)據(jù)安全與隱私保護風險

盡管邊緣 AI 在隱私保護方面具有優(yōu)勢，但數(shù)據(jù)安全風險依然存在。在數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理過程中，都可能面臨數(shù)據(jù)被竊取、篡改等風險。為保障數(shù)據(jù)安全與隱私，需要采用加密技術對數(shù)據(jù)進行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性；建立嚴格的訪問控制機制，只有經(jīng)過授權的設備和用戶才能訪問和處理數(shù)據(jù)；此外，還需要不斷加強設備的安全防護能力，防止黑客攻擊和惡意軟件入侵。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關邊緣AI的內容，如果你對本文內容感到滿意，不妨持續(xù)關注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day！