边缘人工智能

在边缘人工智能中，人工智能算法在硬件计算机上不需要接触就可以进行局部处理。它使用从系统生成的数据，并在毫秒级时间响应对其进行处理，以实现实时洞察。

例子：

根据设计，便携式电动工具处于网络边缘。边缘智能程序框架通过微处理器上的电动工具数据实时运行。在驱动工具中，程序边缘智能生成数据并将数据存储在本地计算机上。本地机器在工作时间连接到互联网，只将数据传输到云端进行检索和分析。电池寿命长是以上应用的主要特点之一。如果动力机器不断地将数据下载到云中，电池将很快耗尽，通过边缘计算，可以降低数据连接的时间，延长电池寿命。

边缘人工智能的优势

(1) 降低成本

边缘人工智能可以降低连通性和网络传输的效率，而发送的网络更少。可以降低网络通讯成本而降低正本。

(2) 安全

通过在监控摄像头、独立车辆、飞机等情况下利用人工智能，信息变得与用户相关。由于边缘人工智能在本地管理数据，流媒体可以防止问题的发生，而不会存储大量云数据，从而降低隐私受到攻击的风险。改进的保护应用程序可以用来保证边缘人工智能系统的安全。

(3) 反应灵敏

如您所知，与集中式物联网模型相比，边缘人工智能系统可以非常快速地处理数据。这需要实时操作，如数据开发、决策和干预，因为观测数据直接在同一硬件内传输，非常适合于毫秒级的应用，例如自动驾驶汽车。

(4) 易于管理

边缘人工智能系统是独立的，不需要由数据科学家或人工智能开发者管理。信息和观察可以自动分发，也可以通过高度可视化的界面或仪表板在现场提供。

（编辑：阿坝站长网）

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