借助邊緣計算，自動駕駛汽車、工業機器人、智能攝像頭和物聯網 (IoT) 傳感器可以在本地處理 AI。它還減少了對集中式云基礎設施的依賴。不僅如此，借助邊緣 AI，數據可以快速從云服務器發送和接收，從而提高效率、實時洞察和安全性。

　　邊緣 AI 的重要性

　　邊緣 AI 可以實現實時數據處理和分析，而無需持續依賴云基礎設施。簡而言之，邊緣 AI 是使用邊緣計算和 AI 直接在相互鏈接的邊緣設備上運行機器學習任務。邊緣計算將數據存儲在靠近設備的位置，AI 系統直接在網絡邊緣處理數據。即使沒有互聯網連接，設備仍可正常運行。這使得可以在幾毫秒內處理數據，并提供實時反饋。

　　邊緣 AI 在 AI 驅動云解決方案中的作用

　　以下是邊緣 AI 在 AI 驅動云解決方案中的優勢：

　　1.降低延遲和快速決策

　　通過全面的設備處理，客戶可以期待快速的響應時間，而無需從遠程服務器返回信息。數據使用邊緣 AI 在本地處理，從而實現即時回復。自動駕駛汽車和實時醫療診斷是毫秒至關重要的兩個應用示例。邊緣 AI 大大提高了決策速度，并通過消除重復傳輸數據的需要來縮短反應時間。

　　2.減少帶寬消耗

　　通過限制互聯網上的數據傳輸，邊緣 AI 有助于節省帶寬。這是因為 AI 在本地級別運行。降低帶寬利用率使數據鏈路能夠同時容納更多的數據傳輸和接收。例如，配備 IoT 傳感器的智能工廠可以在內部進行運營績效分析，然后僅將相關數據傳輸到云中的分析平臺。這可以優化網絡資源并減少基礎設施費用。

　　3.提高數據安全性

　　通過避免將數據傳輸到可能容易受到黑客攻擊的第三方網絡，數據隱私得到增強。邊緣人工智能通過在設備上本地處理信息來限制數據管理不善的可能性。這在醫療保健和金融等需要嚴格遵守監管合規性的行業中非常重要。

　　4.增強系統可靠性和可擴展性

　　邊緣人工智能使用原始設備制造商 (OEM) 的軟件和硬件來改進使用基于云的平臺和內置邊緣功能的系統。網絡故障或服務器過載可能會導致基于云的人工智能解決方案中斷。邊緣計算允許設備自主運行，即使在連接不足的地區也能保證系統的彈性。

　　5.節能

　　邊緣人工智能通過在本地處理數據來降低能源支出。由于邊緣計算設備的高效功耗，在外圍運行人工智能的功率要求明顯低于云數據中心。

　　基于這些好處，《財富商業洞察》預測到 2032 年全球邊緣人工智能市場規模將達到 2698.2 億美元。該報告進一步指出了未來幾年市場的增長。

　　邊緣 AI 的未來趨勢

　　以下是邊緣 AI 中可以預期的一些未來趨勢，這些趨勢將使 AI 驅動的云平臺受益：

　　支持 5G 的邊緣 AI

　　5G 網絡的部署有效地促進了邊緣 AI 的發展，減少了延遲并加快了數據傳輸速度。這進一步幫助企業使用 AI 模型實時分析數據，促進了網絡邊緣大規模高速數據的積累和處理。

　　智能電網和能源管理

　　AI 驅動的邊緣計算正在改變能源分配，從而優化電網性能、需求預測和資源分配。此外，AI 系統通過分析實時消費模式來保證智能城市的可持續能源管理。

　　總之，隨著 5G、物聯網和 AI 的融合不斷增加，邊緣計算的作用將不斷增強，為自動化、智能基礎設施和數據驅動的決策開辟新的潛力。投資邊緣 AI 的企業將通過在未來提供流暢、智能和可擴展的解決方案獲得競爭優勢。