边缘人工智能是人工智能领域极具吸引力的新领域之一。它的目的是让用户运行人工智能过程，而不用担心隐私或数据传输缓慢的影响。Edge人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用，使智能设备无需访问云平台就能快速响应输入。虽然这是对边缘人工智能的一个快速定义，但有必要更好地理解和探索边缘人工智能技术以及边缘人工智能的一些使用案例。
为了真正理解edge人工智能，我们首先需要理解edge计算，而理解edge计算的最好方法是将其与云计算云计算通过公共互联网提供的计算服务进行比较。相比之下，边缘计算系统不连接到云计算平台，而是在内部部署设备上运行。这些设备可以是专用边缘计算服务器、内部设备或物联网设备。使用边缘计算有许多优点。比如基于互联网/云平台的计算处理受到网络延迟和带宽的限制，而边缘计算不受这些因素的限制。
什么是edge人工智能？
在了解了什么是边缘计算之后，我们需要了解边缘人工智能。边缘人工智能将人工智能技术与边缘计算技术相结合，使人工智能算法运行在能够进行边缘计算的设备上。这样做的好处是不需要连接云平台就可以实时处理数据。
大多数先进的人工智能过程都是在云中进行的，因为它们需要大量的计算能力。因此，这些人工智能过程很容易受到网络延迟或停机时间的影响。由于边缘人工智能系统运行在边缘计算设备上，所以必要的数据操作可以在本地进行，并通过公共互联网发送，节省了大量时间。深度学习算法可以在设备本身(数据的起点)上运行。
Edge人工智能变得越来越重要，因为越来越多的设备在无法访问云平台时需要使用人工智能技术。在配备计算机视觉算法的自动化机器人或智能汽车的应用中，数据传输的滞后可能是灾难性的。自动驾驶汽车在检测道路上的人或障碍物时，不会受到延迟的影响。因为快速响应时间是如此重要，所以必须采用边缘人工智能系统来允许实时分析和分类图像，而不依赖于云计算连接。
当边缘计算设备被赋予通常在云中执行的信息处理任务时，结果是低延迟或实时处理。此外，通过传输最重要的信息，可以减少传输的数据量，并且可以最小化通信中断。
边缘人工智能与物联网
Edge人工智能可以与5G、物联网(IoT)等其他数字技术相结合。物联网为边缘人工智能系统产生数据，5G技术对于边缘人工智能和物联网的可持续发展至关重要。物联网是指通过公共互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备都会产生数据，这些数据可以输入到edge人工智能设备中，这些设备也可以作为数据的临时存储单元。并且数据处理方法具有更大的灵活性。
5G技术对于边缘人工智能和物联网的发展非常重要。5G可以以高达20Gbps的更高速度传输数据，而4G只能以1Gbps传输数据。5G还支持比4G更多的并发连接和更短的延迟。相比4G，这些优势非常重要，因为随着物联网的发展，数据量也会增加，传输速度也会受到影响。5G支持更多设备之间的更多交互，其中许多设备可以采用边缘人工智能技术。
边缘人工智能用例
edge人工智能的用例几乎包括所有本地设备上的数据处理比通过云平台更有效的情况。edge人工智能的一些常见用例包括自主车、无人机、人脸识别和数字助理。
自动驾驶汽车是edge人工智能的典型用例之一。自动驾驶汽车必须不断扫描周围环境，评估驾驶情况，并根据紧急情况修正自己的轨迹。在这些情况下，实时数据处理非常重要，其车载边缘人工智能系统将负责数据存储、处理和分析。因此，edge人工智能技术是将三等和四等(完全自主)车辆推向市场的必备技术。
无人飞行器不是由无人控制或驾驶的，所以与自主飞行器的要求非常相似。如果无人机在飞行中失去控制或发生故障，可能会坠毁，损坏公共财产或威胁人身安全。另外，无人机可能飞出互联网的服务范围，必须具备边缘人工智能功能。先进的人工智能系统对于像亚马逊，的Prime Air这样旨在通过无人机运送包裹的服务来说是不可或缺的。
边缘人工智能的另一个用例是人脸识别系统。人脸识别系统依靠计算机视觉算法来分析摄像机采集的数据。即使没有连接云平台，为安全等任务运行的人脸识别应用也需要可靠运行。
数字助理是edge人工智能的另一个常见用例。谷歌助手(Google Assistant)、阿列克谢(Alexa)和西里(Siri)等数字助理必须能够在智能手机和其他数字设备上运行，即使它们没有连接到公共互联网。在数字设备上处理数据后，不需要将其交付给云，这有助于减少流量并确保隐私。
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