人工智能 (AI) 和邊緣計算正在通過實現實時數據處理，以快速高效地做出明智決策，重新打造行業(yè)和消費者體驗。

將這兩項技術結合起來，可以減少延遲、提高數據安全性，并使AI應用程序能在各種應用場合中更快的運行。現在，無論是智能家居還是工廠自動化領域，都在運用邊緣AI生成大量數據，這就意味著更快、更智能的響應。在本文中，我們將探討用于邊緣AI應用的創(chuàng)新解決方案，并重點介紹各行業(yè)中的一些使用案例。

減少延遲，提高實時響應能力

邊緣計算可以在靠近數據源的地方存儲數據，避免了云計算帶來的開銷。例如，在制造業(yè)中，基于AI的邊緣設備可以在生產線出現問題時立即發(fā)出警報并加以糾正。自動駕駛汽車也可以通過邊緣AI來即時分析傳感器信息，并對不斷變化的駕駛條件做出快速反應（圖1）。這也是智能攝像頭能在消費設備中提供即時調整和更好性能所依賴的技術。

圖 1：自動駕駛汽車利用邊緣AI處理實時傳感器數據，以便立即做出決策 （圖源：stockdevil/stock.adobe.com；使用AI生成）

數據安全性和帶寬效率

在本地處理數據時，邊緣AI可減少將敏感信息傳輸到中央服務器的需求，從而增強安全性，最大限度地降低潛在的網絡威脅風險。在醫(yī)療保健領域，邊緣AI可對患者數據進行現場分析，確保符合隱私法規(guī)。此外，本地數據處理只需要傳輸必要的信息，可減少帶寬使用。這些優(yōu)勢使得邊緣AI對于處理大量敏感數據的應用（如金融系統(tǒng)或監(jiān)控網絡）至關重要。

讓邊緣AI更上一層樓

硬件的進步（如專用芯片和網絡提速）將進一步增強邊緣AI。這些新的硬件和數據速度將為智慧城市、工業(yè)自動化和個人設備帶來更多創(chuàng)新解決方案。隨著AI節(jié)能和可擴展能力的不斷提高，邊緣計算重塑行業(yè)的潛力也在不斷增加。

推動邊緣AI潛力的技術有很多。多模態(tài)傳感器將視覺、熱學和聲學數據結合在一起，可在自主無人機等情況下創(chuàng)建態(tài)勢感知，通過實時處理各種輸入來導航環(huán)境。模仿大腦神經通路設計的神經形態(tài)芯片可優(yōu)化能耗并保持較高的處理速度，因此非常適合可穿戴設備和物聯網 (IoT) 傳感器中的邊緣AI應用。盡管量子計算仍處于早期發(fā)展階段，但它被譽為能夠改變邊緣AI的游戲規(guī)則，承擔著復雜的決策任務，如實時供應鏈優(yōu)化或自主系統(tǒng)中大量傳感器的數據處理。

新品介紹

本部分將介紹Advantech的計算技術，這些技術能夠改變物聯網設備和工業(yè)自動化。SOM-7533 COM Express® Mini Type 10模塊為邊緣AI系統(tǒng)和產品開發(fā)人員提供了多項優(yōu)勢。這些模塊配備英特爾®酷睿? i3、N系列和凌動® x7000系列處理器，可提供處理復雜AI算法和實時數據處理所需的強大處理能力。這些模塊支持高達16GB的單通道LPDDR5 4800MT/s內存和可選的板載eMMC存儲器，有助于確保即使在處理大型數據集時也能流暢高效地運行。COM Express Mini Type 10外形尺寸確保了這些模塊可以輕松集成到各種設備和系統(tǒng)中，使其適用于工業(yè)自動化、智能零售和醫(yī)療設備等各種邊緣AI應用。

結語

AI與邊緣計算的結合將推動智能自主機器的實時決策。通過降低延遲和提高數據安全性，AI與邊緣計算之間的合作將推動互聯世界下一波創(chuàng)新浪潮。