物聯網 (IoT) 就像一個不斷復制的實體網絡，產生前所未有的復合量數據。 預計到 2025 年，全球聯網設備數量將達到 754.4 億臺。

雖然合理化這些數字具有挑戰(zhàn)性，但可以肯定的是，我們的世界正在變得越來越互聯、情境化和響應性。 我們將從這些設備獲得的數據將用于為新一代智能應用程序提供動力，但這也提出了一個挑戰(zhàn)：我們如何最好地處理這些數據，以便為這些數據的保管人創(chuàng)造價值?

這就是邊緣計算的用武之地。邊緣計算是一種分布式計算范例，它使計算資源更接近數據源，即生成產生數據的事件的資產、流程和參與者。

雖然圍繞圖形處理已經產生了許多興奮(NVIDIA的股價只是一個單一的代理)，但在做出決策或觸發(fā)事件所需的時間和復雜性是賭注的情況下，邊緣是差異化和獲得競爭優(yōu)勢的關鍵前沿。

實時情報

邊緣計算可實現實時數據處理和低延遲反饋，這對于 AIoT 應用至關重要。 AIoT(人工智能物聯網)是機器學習模型的應用，由邊緣計算設備提供支持，可近乎實時地生成有意義的見解。

這些設備以傳感器的形式出現，處理和吸收能量表、溫度傳感器和資產跟蹤器等數據，更重要的是，網關設備可以共同使用和處理這些數據。

Statista 預測，到 2025 年，全球邊緣計算市場預計將達到 2573 億美元，根據美國國家科學基金會的一篇文章，邊緣計算的平均延遲為 10 毫秒，而云計算為 100 毫秒。

GlobalData 表示，邊緣計算可通過低延遲且負擔過重的大型機、云數據庫和處理環(huán)境，將數據處理成本降低高達 70%，從而為人工智能帶來更多好處。

將數據轉化為決策

傳統(tǒng)上，BI 和高級分析用于分析歷史數據以識別趨勢和模式。 然而，借助邊緣計算，現在可以實時計算數據并生成有意義的、改變游戲規(guī)則的結果。 這使得企業(yè)能夠實時做出決策，從而顯著提高效率和生產力。

例如，在智能蜂窩基站中，傳感器用于收集從環(huán)境和設備的溫度到站點上的功耗和容量的所有數據。 這些數據可用于提高效率、防止停機并優(yōu)化生產——從這個意義上說，就是高質量、一致的信號中繼。

然而，如果集中傳輸和處理數據，可能會出現代價高昂的延遲，一瞬間的服務交付不佳會影響客戶滿意度以及員工的服務和操作可用性。

這可能會導致諸如機器過熱、在可控情況之外損壞或交付數量或質量低于標準等問題。 相同的框架可以應用于采礦機械、智能建筑、工廠、醫(yī)療設施等。

通過邊緣計算，數據在本地處理，從而消除了這些延遲。 這可以加快決策速度并提高性能。 此外，邊緣計算可以通過將數據保存在本地來幫助提高安全性，這樣數據就不易受到網絡攻擊。

人工智能和邊緣的 10 個基本要素

要在邊緣實現AIoT，必須考慮十個因素。這顯示了AIoT的多面性，以及支持各種功能和能力所需的級別。

1、強大的邊緣計算基礎設施

建立強大的邊緣計算基礎設施至關重要。 這包括部署可以在本地處理和分析數據的邊緣設備和網關。

這些設備應具有足夠的計算能力、存儲容量和連接性，以管理物聯網設備生成的數據，并從邊緣到云或混合架構(如果需要)進行清晰的轉換。

2、支持人工智能的邊緣設備

邊緣設備需要配備人工智能能力，例如機器學習算法和神經網絡。 這些人工智能模型可以實時處理數據，從而實現邊緣智能決策，而無需將數據發(fā)送到集中式服務器。

3、數據預處理和過濾

由于數據是由物聯網設備生成的，因此數據量可能太大或噪音太大，無法完全在邊緣處理。 有效的數據預處理和過濾技術對于提取相關信息并減少數據傳輸以優(yōu)化處理至關重要。

4、低延遲和高帶寬

AIoT 應用通常需要低延遲和高帶寬來提供實時響應。 確保強大的網絡基礎設施能夠處理邊緣設備和中央系統(tǒng)之間的數據流至關重要。

5、安全與隱私

安全性在 AIoT 實施中至關重要。 邊緣設備應采取強有力的安全措施，以防止網絡威脅和未經授權的人工智能訪問。 數據隱私同樣重要，尤其是在處理可能在本地處理的敏感信息時。

6、分布式智能

AIoT 依賴于分布式智能，其中決策不僅是集中式的，而且是在邊緣設備和云平臺之間共享的。 開發(fā)能夠協(xié)作并適應不斷變化的條件的智能算法至關重要。

7、邊緣到云的協(xié)同

雖然人工智能處理發(fā)生在邊緣，但云平臺對于模型訓練、更新和全局洞察等任務仍然至關重要。 邊緣和云之間的建設性交互對于實現最佳 AIoT 性能至關重要。

8、能源效率

邊緣設備由電池供電，因此能源效率成為關鍵考慮因素。 優(yōu)化算法和資源使用可以延長邊緣設備的使用壽命并降低能耗。

9、數字孿生的可擴展性和靈活性

隨著連接設備數量和數據量的增長，AIoT 系統(tǒng)必須具有可擴展性，以滿足不斷增長的需求。 它還應該足夠靈活，以適應不斷變化的需求和技術進步，其中描述物理實例以與虛擬再現保持一致的強大對象模型至關重要。

10、數據治理與合規(guī)性

AIoT 實施必須遵守數據治理法規(guī)和行業(yè)標準，以確保數據的使用符合道德和合法性。

擁抱AIoT未來

人工智能的未來正處于邊緣。 隨著生成的數據量持續(xù)增長，邊緣計算將變得更加重要。 這將使我們能夠構建智能應用程序，可以做出實時決策并以無數方式改善我們的生活。