2、边缘人工智能（Edge AI）：技术革新与应用前景

边缘人工智能（Edge AI）：技术革新与应用前景

1. 边缘人工智能概述

边缘人工智能（Edge AI）虽然需要本地计算能力和硬件投资，但它往往是最具成本效益的解决方案。在隐私和安全方面，边缘计算具有显著优势。当数据在本地进行处理时，公司可以通过在本地存储信息来控制数据，这使得未经授权访问数据变得更加困难，并且由多个设备组成的网络也更难被攻破。从技术角度来看，边缘计算比云计算更安全，因为它不会将敏感信息提供给第三方供应商。不过，要实现这一点，我们需要对本地网络的安全进行投资。

边缘人工智能与其他新兴技术如5G和物联网（IoT）相互融合。边缘人工智能系统可以利用物联网产生的数据，而5G技术对于边缘人工智能和物联网的持续发展至关重要。物联网是指通过互联网相互连接的智能设备集合，这些设备产生的数据可以输入到边缘人工智能系统中，该系统还可以在数据与云同步之前作为临时存储单元，这种数据处理方式更加灵活。

5G相比4G具有明显优势，其数据传输速率高达20Gbps，而4G仅为1Gbps；5G每平方公里可支持100万个同时连接，而4G只有10万个；5G的延迟速度为1ms，而4G为10ms。随着物联网的扩展，数据量不断增加，传输速度会受到影响，5G的这些优势使得更多设备之间能够进行通信，其中许多设备可以在边缘配备人工智能。

2. 边缘人工智能网络与应用场景

边缘人工智能网络具有与物联网技术相连的软件平台和硬件。最近，一些公司推出了一系列边缘计算机、物联网边缘服务器和多服务物联网边缘网关，能够支持先进的机器学习和深度学习应用。

在实际应用中，物联网在工业自动化等领域非常有用，例如机器人和传感器可以在潜在问题出现之前远程报告，从而为公司