什么是边缘计算,为什么它对人工智能很重要?

在本博客中,我将定义边缘计算及其重要性,并分享一些示例,说明边缘在自动化和自治中发挥关键作用的地方。  

什么是边缘计算?

边缘计算使数据处理更接近于生产和消费数据的事物和人。

术语“边缘”几乎与“本地”同义,指的是网络边缘的数据——实际上是在产生数据的物理物体上、附近或周围,例如机器、网络塔、自动驾驶汽车或机器人。边缘计算使用嵌入式计算机、模块和集成硬件/软件系统,允许在源头提取、计算和共享数据。

为什么边缘计算很重要?

边缘是创造商业价值的地方。边缘计算在将原始数据转化为可操作的有价值的控制数据方面更高效、更具成本效益,这对于机器变得更加自动化和自主的未来至关重要。

高德纳 预计到 2025 年,75% 的企业数据将在数据中心或云之外创建和处理。此外, ABI研究 预计到 2023 年,43% 的人工智能任务将发生在边缘设备上。

让智能更接近创建数据的机器,是高要求的人工智能和物联网系统效率和有效性的关键因素,或 物联网.它消除了关键决策和运营中的故障点,并改善了延迟和成本。

人工智能将如何与边缘计算结合使用?

边缘计算是人工智能的催化剂,因此是凌华科技的愿景宣言。将 AI 引入边缘扩展了企业从 AI 中获取价值的方式,因为它允许在数据仍然有价值的时候对其进行处理,因为它正在生成,实时。例如,在生产线发生故障一小时后检测故障几乎没有价值。

我们注意到,由于数据的时间价值,大部分工业数据和业务数据通常不会被处理——当数据通常被处理以产生结果时,数据将不再相关。这就是边缘人工智能改变游戏规则的地方:

  • 边缘人工智能和网络 ——这是有原因的 多接入边缘计算 (MEC) 和 5G 的进步齐头并进。将 AI 引入网络边缘可以实现更快的 AI 计算,减少网络延迟和相关成本。在云端训练 AI 模型,在边缘运行它们是我们喜欢的座右铭。
  • 边缘人工智能和容错 – 套用墨菲定律,“任何可能出错的事情都会出错”——在凌华科技,我们的边缘 AI 解决方案是模块化构建的。在组件发生故障的意外事件中,解决方案的其余部分仍然有效,操作仍然继续。借助 Edge AI,还可以根据需要离线运行 AI 推理。
  • 边缘人工智能和隐私 – 通常,出于法律原因,数据不能离开场所。边缘计算允许数据保留在本地。

我们看到了哪些边缘 AI 应用程序?

边缘 AI 的应用程序已经存在并继续扩展。任何具有关键任务运营的企业都可以从边缘计算中受益。

  • 机器人和自动驾驶汽车:安全性、可靠性和互操作性在机器人和自动驾驶汽车的开发和部署中至关重要。 Edge AI 目前正在世界上第一场面对面的高速自动驾驶陆地比赛中为自动驾驶汽车提供动力 印地自主挑战.
  • 能源和公用事业:工人的安全在能源和公用事业行业至关重要,有时只需要一个错误的举动就可以让员工在没有适当的防护设备的情况下就医。 Edge AI 有助于消除个人防护设备 (PPE) 的风险。边缘人工智能是 帮助确保能源和公用事业工人的安全 并穿戴个人防护装备。
  • 医疗保健和急救人员: 人工智能和机器学习正在帮助消防员、警察和 EMS 医务人员 应对紧急情况. 约翰霍普金斯大学 甚至正在测试一个连接到触摸屏呼吸机的小型机器人,这样人们在进入 ICU 病房时就不需要穿戴防护设备或有感染的风险。国立台湾大学医院 (NTUH) 减少传染病的传播 与医疗平板电脑。

刚刚开始

我们在边缘计算中看到的挑战主要是处理功耗、时间和环境限制,以获取正确的高质量数据。对于任何 AIoT、自动化或自主项目,关注业务成果和用例非常重要。虽然这看起来很明显,但我们发现,对于我们的客户来说,这个初始步骤通常很难弄清楚——边缘在哪里会产生最大的回报?这一步是最关键的,否则项目很可能会失败。

尽管我们有几个例子说明边缘计算如何为企业和组织提供价值,但该行业才刚刚开始意识到边缘计算的潜力并通过创新来创建更快、更可靠和更具成本效益的系统。

您准备好探索在运营中利用优势的可能性了吗?

托比麦克林
托比麦克林

凌华科技物联网与创新副总裁

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