在本博客中，我將定義邊緣計算及其重要性，並分享一些示例，說明邊緣在自動化和自治中發揮關鍵作用的地方。  

什麼是邊緣計算？

邊緣計算使數據處理更接近於生產和消費數據的事物和人。

術語“邊緣”幾乎與“本地”同義，指的是網絡邊緣的數據——實際上是在產生數據的物理物體上、附近或周圍，例如機器、網絡塔、自動駕駛汽車或機器人。邊緣計算使用嵌入式計算機、模塊和集成硬件/軟件系統，允許在源頭提取、計算和共享數據。

為什麼邊緣計算很重要？

邊緣是創造商業價值的地方。邊緣計算在將原始數據轉化為可操作的有價值的控制數據方面更高效、更具成本效益，這對於機器變得更加自動化和自主的未來至關重要。

高德納 預計到 2025 年，75% 的企業數據將在數據中心或云之外創建和處理。此外， ABI研究 預計到 2023 年，43% 的人工智能任務將發生在邊緣設備上。

讓智能更接近創建數據的機器，是高要求的人工智能和物聯網系統效率和有效性的關鍵因素，或 物聯網.它消除了關鍵決策和運營中的故障點，並改善了延遲和成本。

人工智能將如何與邊緣計算結合使用？

邊緣計算是人工智能的催化劑，因此是凌華科技的願景宣言。將 AI 引入邊緣擴展了企業從 AI 中獲取價值的方式，因為它允許在數據仍然有價值的時候對其進行處理，因為它正在生成，實時。例如，在生產線發生故障一小時後檢測故障幾乎沒有價值。

我們注意到，由於數據的時間價值，大部分工業數據和業務數據通常不會被處理——當數據通常被處理以產生結果時，數據將不再相關。這就是邊緣人工智能改變遊戲規則的地方：

• 邊緣人工智能和網絡 ——這是有原因的 多接入邊緣計算 (MEC) 和 5G 的進步齊頭並進。將 AI 引入網絡邊緣可以實現更快的 AI 計算，減少網絡延遲和相關成本。在雲端訓練 AI 模型，在邊緣運行它們是我們喜歡的座右銘。
• 邊緣人工智能和容錯 – 套用墨菲定律，“任何可能出錯的事情都會出錯”——在凌華科技，我們的邊緣 AI 解決方案是模塊化構建的。在組件發生故障的意外事件中，解決方案的其餘部分仍然有效，操作仍然繼續。借助 Edge AI，還可以根據需要離線運行 AI 推理。
• 邊緣人工智能和隱私 – 通常，出於法律原因，數據不能離開場所。邊緣計算允許數據保留在本地。

我們看到了哪些邊緣 AI 應用程序？

邊緣 AI 的應用程序已經存在並繼續擴展。任何具有關鍵任務運營的企業都可以從邊緣計算中受益。

• 製造業 & 分配： 生產線以最高質量運行至關重要，並且在涉及運營成本、客戶滿意度和員工人體工程學時，執行準確性是正確的。邊緣 AI 和機器視覺正在確保 倉庫履行中的包裝和托盤準確性 和 約翰迪爾自動化電弧焊質量.

• 機器人和自動駕駛汽車：安全性、可靠性和互操作性在機器人和自動駕駛汽車的開發和部署中至關重要。 Edge AI 目前正在世界上第一場面對面的高速自動駕駛陸地比賽中為自動駕駛汽車提供動力 印地自主挑戰.

• 能源和公用事業：工人的安全在能源和公用事業行業至關重要，有時只需要一個錯誤的舉動就可以讓員工在沒有適當的防護設備的情況下就醫。 Edge AI 有助於消除個人防護設備 (PPE) 的風險。邊緣人工智能是 幫助確保能源和公用事業工人的安全 並穿戴個人防護裝備。

• 醫療保健和急救人員： 人工智能和機器學習正在幫助消防員、警察和 EMS 醫務人員 應對緊急情況. 約翰霍普金斯大學 甚至正在測試一個連接到觸摸屏呼吸機的小型機器人，這樣人們在進入 ICU 病房時就不需要穿戴防護設備或有感染的風險。國立台灣大學醫院 (NTUH) 減少傳染病的傳播 與醫療平板電腦。

剛剛開始

我們在邊緣計算中看到的挑戰主要是處理功耗、時間和環境限制，以獲取正確的高質量數據。對於任何 AIoT、自動化或自主項目，關注業務成果和用例非常重要。雖然這看起來很明顯，但我們發現，對於我們的客戶來說，這個初始步驟通常很難弄清楚——邊緣在哪裡會產生最大的回報？這一步是最關鍵的，否則項目很可能會失敗。

儘管我們有幾個例子說明邊緣計算如何為企業和組織提供價值，但該行業才剛剛開始意識到邊緣計算的潛力並通過創新來創建更快、更可靠和更具成本效益的系統。

您準備好探索在運營中利用優勢的可能性了嗎？