5、边缘人工智能：技术趋势与应用前景

边缘人工智能：技术趋势与应用前景

1. 边缘设备的人工智能芯片

边缘设备的人工智能（AI）芯片和加速器正广泛应用于各类智能设备，如智能手机、智能音箱、头戴式显示器、自动驾驶汽车、笔记本电脑、平板电脑、机器人、无人机、智能相机和边缘服务器等。AI边缘处理方式多样，主要取决于中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）以及片上系统（SoC）加速器的选择。

早期的AI芯片组是通用图形处理器，主要用于企业和云服务器创建机器学习（ML）模型，具备高计算能力和运行先进网络的能力。但如今边缘设备对AI的需求不可避免，设计边缘优化的SoC的竞争已经开始。边缘推理对于实现边缘计算的预期成功至关重要，许多公司正在开展人脸识别、物体检测、品牌标志识别、货架检查、洞察与执行以及手写文字识别等重要项目。

2. 边缘AI的显著趋势

• 分布式计算 ：从集中式计算向分布式计算转变，以获得商业、技术和用户方面的优势。通过分布式计算，数据和处理密集型的AI工作负载可分散到多台机器上，加快执行速度。例如，区块链技术就依赖分布式和去中心化计算模型，以提高效率和效果。
• AI协处理器 ：随着AI领域的发展，芯片组领域迅速增长。通用和特定的芯片组不断涌现和发展，简化和优化边缘AI处理。
• 先进算法和工具集 ：行业中出现了多种机器学习和深度学习（ML/DL）算法，用于及时提取预测性和规范性洞察。一些模拟人类大脑功能的先进算法也在不断被发掘和实验。随着深度学习、神经网络、计算机视觉和自然语言处理