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一、從人工智能到邊緣人工智能

人工智能技術已成功應用于目標識別、智能搜索、語言處理、智能交通等領域。但是，由于人工智能方法涉及大量的計算，因此當前大多數(shù)的人工智能計算任務都部署在具有大規(guī)模計算資源的平臺上，例如云計算中心，這極大地限制了人工智能給人們帶來的便利。

為此，邊緣智能問世了。邊緣智能是指終端智能。它是一個集成網絡、計算、存儲和應用程序核心功能的開放平臺，并提供邊緣智能服務，可滿足敏捷連接、實時業(yè)務、數(shù)據優(yōu)化、應用程序智能、安全性和隱私保護等方面的關鍵要求。在邊緣設備上部署智能可以使智能更接近用戶，并可以更快更好地為用戶提供智能服務。

隨著網絡技術的發(fā)展和移動設備的普及，邊緣智能技術自提出以來就引起了國內外政府，學術界和行業(yè)的極大關注。但是，邊緣智能仍處于開發(fā)的早期階段，并且面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

二、邊緣人工智能與物聯(lián)網

邊緣人工智能可以與其他數(shù)字技術相結合，例如5G和物聯(lián)網(IoT)。物聯(lián)網為邊緣人工智能系統(tǒng)生成數(shù)據供使用，而5G技術對于邊緣人工智能和物聯(lián)網的持續(xù)發(fā)展至關重要。

物聯(lián)網是指通過公共互聯(lián)網相互連接的各種智能設備。所有這些設備都生成數(shù)據，可以將其輸入到邊緣人工智能設備中，并且這些設備還可以用作數(shù)據的臨時存儲單元。數(shù)據處理方法具有更大的靈活性。

5G技術對于邊緣人工智能和物聯(lián)網的發(fā)展至關重要。 5G可以以高達20Gbps的更高速度傳輸數(shù)據，而4G只能以1Gbps的速度傳輸數(shù)據。 5G還比4G支持更多的并發(fā)連接和更短的延遲。與4G相比，這些優(yōu)勢非常重要，因為隨著物聯(lián)網的發(fā)展，數(shù)據量也會增加，傳輸速度也會受到影響。 5G可以在更多設備之間進行更多交互，其中許多設備可以使用邊緣人工智能技術。

三、邊緣人工智能的發(fā)展存在哪些阻礙

(一)精確性與實時性

邊緣智能的延遲包括計算延遲和通信延遲。前者取決于邊緣節(jié)點的容量和計算模型的規(guī)模，而后者則受傳輸?shù)臄?shù)據量和網絡帶寬的影響。 由于深度學習的發(fā)展，當前的智能模型大多使用深度神經網絡算法。 大型神經網絡模型提高了計算結果的準確性，同時也增加了邊緣節(jié)點的計算時間。如何確保計算結果的準確性滿足邊緣智能計算的實時性要求是邊緣智能研究的重要挑戰(zhàn)。

(二)精確性與能量消耗

當以分散的方式訓練智能模型時，計算和通信過程都消耗大量能量。但是對于大多數(shù)終端設備而言，它們都是能量受限的。 能源效率主要受目標訓練模型的大小和邊緣設備資源的大小影響。 一般而言，計算結果的準確性越高，模型規(guī)模越大，邊緣節(jié)點消耗的能量就越大。邊緣智能的一個重要挑戰(zhàn)是如何在計算模型的準確性與邊緣節(jié)點的能耗之間取得平衡。

(三)服務質量與隱私保護

在用戶數(shù)據安全方面，由于邊緣節(jié)點靠近生成數(shù)據的用戶終端設備，因此使用邊緣節(jié)點存儲數(shù)據可以在一定程度上避免數(shù)據泄漏，達到保護用戶隱私的目的。但是，作為數(shù)據驅動算法的人工智能算法通常需要大量數(shù)據來支持其實現(xiàn)。 數(shù)據不足使智能算法無法執(zhí)行完美的訓練，降低了算法的準確性，并最終影響了服務質量。 因此，迫切需要研究在不影響服務質量的情況下如何在邊緣智能場景中保護數(shù)據隱私和安全。

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