同一时期不断发展的不同前沿技术总会基于现实需求以相辅相成的关系结合去服务社会和提高商业效率。其中,AI技术和边缘计算技术便是一个很好的例子,如今边缘计算在不断成熟的AI技术之下加快了落地应用的步伐,AI也在边缘计算的应用中发挥着越来越重要的作用。

目前,物联网中的设备越来越智能,对组织和人们的工作和生活方式有着深远的影响。

而不断发展并逐渐走向成熟的人工智能(AI)技术正在把边缘计算带到一个全新的水平,即可在数据产生地点实时进行分析从而提供数据洞察。随着物联网逐渐成为商业和技术战略实施的前线和中心,通过边缘计算设备及系统便可以进行数据流分析,这意味着互联网活动和事件的可视性和感知能力正在显著提高。

物联网已经为那些期望提供更高服务水平的企业提供了新机遇。物联网功能是通过从边缘设备到核心分析系统的数据流实现的,也随着边缘设备不断智能化的趋势变得越来越好。

人工智能在边缘的潜力是巨大的。美国著名市场研究公司Tractica在一份相关的报告中估计,到2025年,人工智能边缘设备产量将从2018年的1.614亿台增至全球26亿台/年。在单位容量方面,支持人工智能的顶级边缘设备将包括移动电话、智能扬声器、PC/平板电脑、头戴式显示器、汽车传感器、无人机、消费者和企业机器人以及安全摄像头。此外,在可穿戴健康传感器、建筑物或设施传感器以及设施周围或整个城市周围的传感器网络中也将集成更多的人工智能。

当云和物联网首次在企业级别环境内开发时,流行模型曾是一种集中方式的,即“不开化”的设备将数据输入到核心分析系统中。现在,随着智能移动到边缘,边缘系统可以快速处理数据来进行推理和模式匹配。最终,智能物联网设备将支持无监督机器学习,系统和传感器有能力根据最新数据来调整其内部算法。

在德勤的一份特别报告中表示,“物联网正变得越来越智能化,”,“机器学习(machine learning)是一种人工智能技术,能够自动识别模式并检测数据中的异常情况。与此同时,智能传感器和设备会生成诸如温度、压力、湿度、空气质量、振动和声音等信息。人工智能和物联网技术的强大结合有助于公司避免出现计划外停工,提高运营效率、加快推进新产品和新服务的落地并加强风险管理。

它不仅仅是使人工智能驱动的边缘设备成为可能的软件。从硬件的角度来看,如今的设备越来越能够支持人工智能算法的功率和容量需求。传感器因其“麻雀虽小五脏俱全”的属性可实现在极小空间内的数据内存和处理,这样就可以缓解向中央服务器传输数据的压力,从而大大减轻数据中心的工作压力。

由于受到技术或能源的限制,我们不可能将所有数据流传输到人工智能所在的云端,还有一些应用场景需要数据产生时候立即被识别和处理,如自动驾驶中需要即时检测人或车辆。在这些情况下,产生的数据如果要返回到云端处理会造成时间延迟,这将可能造成让人失望甚至损失惨重的后果。

关于人工智能充电边缘计算应用实例,可以举出的例子包括医疗设备、制造系统和交通工具。其中,医疗设备方面迫切需要具备“边缘智能”,比如,在手术室中病人身体的关键数据需要被即刻处理,才能立即为医生提供准确而有效的信息以作下一步行动决策,这样才能在紧急时刻争分夺秒地挽救生命。

另一个潜在领域是以摄像头为设备基础的机器视觉和视觉可视化。例如,可以将摄像头放置在配送设施中,以实时监控及管理由货车、运货车运送的货物。随着价格低廉而容量不断提高的硬件与智能软件的结合,不少企业正开始探索基于此的高效运营方案,力争以优质的服务不断提高客户满意度。

为此,人工智能增强边缘决策的优势不言而喻,这些优势包括:

1、与目前部署的典型集中式物联网模型相比,基于边缘的人工智能具有高度的响应能力,并且能够实现实时处理,数据洞察很可能在同一硬件或设备中立即交付和处理。

2、基于边缘的人工智能提供更高的安全性:通过互联网连接的设备来回发送数据的过程会加大数据被篡改或暴露的风险。产生的数据就在产生地进行处理可以最大限度地降低以上提及的风险。

3、基于边缘的人工智能具有高灵活度:智能设备能够支持特定行业或特定地点产生的要求,这包括从建筑能源管理到医疗监测等的行业。

4、基于边缘的人工智能无需高级人才管理就可以很“聪明”:由于边缘设备彼此独立,智能化后不再需要数据科学家或人工智能开发者进行运维。所需的数据洞察力要么在需要的地方自动提供,要么通过高度图形化的界面或仪表盘在现场作视觉化呈现。

5、基于边缘的人工智能可以提供卓越的客户体验:人工智能通过位置感知服务给予响应,或在出现延误时重新安排路径计划,以帮助公司建立品牌信任并与客户建立融洽关系。

随着高度互联的数字经济的不断发展,智能走向边缘将成为趋势和必然。人工智能和物联网的强大结合将为企业和组织真正感知和响应周围事件和机遇开辟了新的前景。


文章参考来源:

1、AI在边缘计算中的作用逐渐崛起(The Emerging Role of AI in Edge Computing)

链接:https://www.rtinsights.com/the-emerging-role-of-ai-in-edge-computing/

2、人工智能边缘设备2025年出货量将达26亿台(Artificial Intelligence Edge Device Shipments to Reach 2.6 Billion Units Annually by 2025)

链接:https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/artificial-intelligence-edge-device-shipments-to-reach-2-6-billion-units-annually-by-2025/

3、Raj Kumar, 《人工智能与物联网:携手共创美好未来》AI and IoT: Together for a Better Future

4、Sally Johnson,《利用区块链平台连接人工智能与物联网》Connecting AI and IoT with blockchain-based platforms

5、David Schatsky, Navya Kumar, Sourabh Bumb, 《智能物联网》Deloitte's report

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