边缘之上 - 边缘人工智能如何重塑未来

随着计算机多年来变得越来越复杂，我们经历了几个计算的“时代”。从“个人计算时代”，即我们在本地设备上保留自定义的应用程序和数据组，到“云计算”，这是使用“云”上托管的集中式在线服务的典型代表。 现在，我们正在进入“边缘计算”的世界，在“边缘计算”中，数据在其来源附近进行处理，从而不再需要将数据发送到云。但是，计算并不是“边缘”上唯一发生的东西——现在，人工智能也被引入数据源，让“边缘人工智能”能够带来新的速度和智能标准。那么，什么是 Edge AI，它将提供什么样的优势，它将如何支持未来的解决方案？ 什么是“Edge AI”？ 目前，运行深度学习模型所需的大量计算能力要求在云中执行大多数 AI 流程。但是，在云中运行 AI 有其缺点，包括它需要互联网连接，并且性能可能受带宽和延迟限制的影响。Edge AI 也称为“设备 AI”，是一种分布式计算范例，它允许使用该设备生成的数据在设备上本地运行 AI 算法。在本地网络的“边缘”运行 AI 可消除设备连接到互联网或云等集中式服务器的要求。 Edge AI 的优势 Edge AI 在响应速度和数据安全性方面提供了显著改进。几乎瞬时的响应对于一些应用程序来说至关重要，在靠近数据源的地方执行 AI 允许以毫秒为单位进行数据创建和决策等流程，使 Edge AI 成为这类应用程序的理想选择。尽管云计算有其优点，但将个人数据上传到集中式论坛自然会附带大量隐私问题。Edge AI 通过本地处理数据来解决此问题，为需要数据完整性的 AI 驱动行业提供额外的保证。 使用 Edge AI 还有助于改善用户体验和降低成本。Edge AI 大大减少了延迟问题，以便用户可以通过使用可穿戴设备进行支付，以及让智能扬声器追踪锻炼和睡眠模式，实时参与其中。在降低成本方面，Edge AI 可减少用户在带宽上的必要开销，并消除云处理成本。 如何应用 Edge AI Edge AI 的应用列表很长。当前的示例包括智能手机以及半自动车辆和智能冰箱的人脸识别和实时交通更新。其他支持 Edge AI 的设备包括智能扬声器、机器人、无人机、安全摄像机和可穿戴健康监控设备。预期进一步利用 Edge AI 的更多领域概述如下： • 自动驾驶车辆： 接近瞬时响应时间对于自动驾驶的重要性之高，几乎在任何其他领域都难与之相比。对于自动驾驶车辆，在能够实时响应路面发展情况的同时，对交通标志、行人和其他车辆做出迅速而适当的反应，必须能够非常迅速地处理数据。 • 监视和监控： 过去，安全摄像机会将未更改的视频信号直接传输到云，从而导致大量带宽使用和服务器负担过重。现在，内置于摄像机中的机器学习可以监视活动，并且只将需要注意的事件传输到云。 • 行业物联网：在利用自动化的行业中，Edge AI 将提高安全性并降低成本。本地执行的 AI 将监控机器的潜在缺陷，并实时响应这些缺陷，本地深度学习也能为数据收集做出贡献。 • 图像和音频分析： 边缘 AI 的图像和音频分析相关应用范围很广泛。从实时图像和场景识别到响应音频触发器的设备，Edge AI 可应用于各种延迟关键型应用程序。 Edge AI 会将我们带向何方？ 虽然 Edge AI 有望提振对物联网设备的需求，并有助于促进 5G 网络的启动，但开始阶段也将见证为用户带来一种全新的实时智能性能标准。随着行业日益让系统更智能、更高效，“边缘”也会以从未有过的方式见证业务的改善和多样化。 边缘中的 AI 已准备全面提高标准。无论这些标准是关于隐私、速度，还是关于可访问性，将人工智能引入数据源有望为用户和企业打开一个全新的智能和便利世界。 三星电子株式会社简介 三星电子以变革性的想法和技术激发世界，创造未来。该公司正在重新定义电视、智能手机、可穿戴设备、平板电脑、数码电器、网络系统和内存、系统 LSI、晶圆代工和 LED 解决方案。有关最新资讯，请登录三星电子新闻中心http://news.samsung.com

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