人工智能、云计算、边缘计算之后，一个新的时髦词汇出现了——边缘AI（Edge AI）！相比于传统的云端AI，边缘AI具有将计算和推断能力推向离数据源更接近的位置的优势，可以提供了更快速、更安全、更隐私保护的数据处理和决策能力，使得人工智能能够更好地应用于各种边缘设备和应用场景中。那么什么是边缘AI，与云AI有什么区别，应用场景有哪些？本文对此进行了一些梳理，以展现这一全新概念。
边缘AI的定义可以归结为在边缘计算环境中实现人工智能。在边缘计算中，计算任务通常在网络的边缘完成，即在生成数据的设备上，如相机或汽车等。与传统的集中式云计算不同，边缘AI不需要将数据传输到远程数据中心进行处理，而是在设备本身进行计算和决策。以智能咖啡壶为例，它能够为每个用户制作定制化的饮料，并且能够随着时间的推移学习用户的偏好。尽管这款咖啡壶没有连接到互联网，但是它内部的所有算法都是为了处理数据而生成的，这是通过边缘AI实现的。
边缘计算是一种分布式计算框架，它使计算和数据存储更接近实际设备，从而优化了数据处理和传输的速度和响应时间。这种框架的引入与智能设备的广泛应用密不可分，这些设备包括各类智能手表、汽车、医疗设备以及电视等，它们都具备自主计算和数据交换的能力。 然而，随着这些设备产生的数据量不断增加，数据中心面临着巨大的处理压力。为了解决这一问题，边缘计算应运而生。通过将部分处理任务移至设备原点附近，边缘计算有效地减轻了数据中心的压力。这意味着，数据处理和决策不仅在云端进行，也在设备的边缘完成。
人工智能是计算机科学的一个重要分支，其目标在于构建智能机器，使其能够在没有人类干预的情况下执行任务。在边缘计算的背景下，人工智能的应用被进一步扩展。边缘AI强调在本地进行数据处理和决策，这不仅包括对数据的收集和理解，还包括在边缘设备上运行预测算法。假设有一个小型安全摄像头，我们希望这个摄像头做某种分析。我们可能无法一直保持相机云连接，相比之下，只有一个芯片和一个十几块的微控制器，就能满足我们数据计算、分析的需求。
总的来说，边缘计算与人工智能的结合开启了新的应用领域——边缘AI。随着智能设备的普及和数据量的增长，两者结合而来的边缘AI将在未来发挥更加重要的作用。
总的来说，随着人工智能技术的日益普及，边缘人工智能正在逐渐崭露头角。人工智能正在持续优化着日常生活中的各个细节——从预测城市垃圾收集的最佳日期，到帮助小企业更高效地运营。尽管边缘人工智能的技术可能复杂，但其最终目标十分明确：让智能更接近设备本身，从而减少需要移动的数据量。
谈论边缘AI已久，那么它究竟在现实中有何应用价值呢？为了更清晰地理解，让我们通过几个实例来探讨。边缘AI与工业物联网的进步息息相关，其在工业物联网领域的广泛应用使其受到越来越多的关注。然而，其应用场景远不止于此，健康监测设备、自动驾驶汽车、安全摄像头以及智能家居等领域都能发现边缘AI的身影。
首先，健康监测设备领域。通过边缘人工智能，医院和其他医疗保健提供商可以在保障患者信息不被泄露的前提下，享受到人工智能带来的便利。例如，健康监测设备如心脏追踪器和血压传感器等收集的数据可以在本地进行处理和分析，实时为医疗专业人员提供患者的健康状况信息，以便他们做出更有效的护理决策。
其次，自动驾驶汽车领域。在繁忙的道路上行驶的自动驾驶汽车重达4000磅，每一毫秒都至关重要。边缘人工智能由于其快速的数据处理能力，可以使系统能快速响应并适应周围的环境，从而提高驾驶的安全性和可靠性。
再者，安全摄像头领域。边缘AI利用计算机视觉、物体检测和面部识别等技术，使得一些安全摄像头如Vmukti的摄像头特别有效。这些摄像头可以实现在任何位置进行双向音频、数字变焦和远程监控等功能。
最后是智能家居领域。智能家居包含一个物联网设备网络，这些设备通过协同工作来为居民创造更舒适的生活环境。边缘AI使得所有这些设备能够在现场进行数据处理，无需将所有数据从房屋发送到集中式远程服务器进行处理，从而使其反应更快、更安全。
可以预期，若我们所有的智能设备都装备了人工智能，那么我们很可能将在日常生活中频繁接触到它。想象一下，每个设备都具备智能化能力，无论其规模多么微小，无论其是否联网，这无疑是一个非常强大的机遇。
或许，最终边缘人工智能可能会比云人工智能更广泛，只要它能够维持高水平的计算能力。当然，这并不是表明这项技术将完全取代云计算，因为我们仍然需要将其所有的软件即服务（SaaS）、应用程序、数据库应用程序和基础架构保存在云端。
总之，不知不觉中边缘AI已经来到了我们身边，它的到来将计算和推断能力推向离数据源更接近的边缘位置（设备终端），将为我们提供更快速、更安全、更隐私保护的数据处理和决策能力，这将是又一次伟大的变革。大家对此怎么看？欢迎留言讨论。
