3、边缘 AI：技术优势与应用前景

边缘 AI：技术优势与应用前景

在当今数字化时代，即使是最偏远的地方也有某种形式的数据连接，那为什么我们还需要边缘 AI 呢？边缘 AI 作为一项新兴技术，正逐渐展现出其独特的价值和潜力，它能够解决一些实际问题，让技术更好地服务人类。

边缘 AI 的必要性

想象一下，你在约书亚树国家公园跑步，全程通过不间断的蜂窝网络连接在手机上听音乐，在山中一个美丽的地方拍了张照片发给伴侣，几分钟后收到回复。在这样一个看似网络无处不在的世界里，边缘 AI 的存在似乎有些多余。但实际上，边缘 AI 能够解决许多现实问题。

BLERP：理解边缘 AI 优势的框架

Jeff Bier 创建了“BLERP”这个助记符来表达边缘 AI 的优势，它包含以下五个方面：
- 带宽（Bandwidth） ：物联网设备捕获的数据常常超出其传输带宽，导致大量传感器数据被丢弃。例如，工业机器上的智能传感器监测振动，若要识别机器可能的故障模式，需大量带宽将数据上传到云端分析，但很多情况下带宽和能量预算有限。边缘 AI 可在设备上进行数据分析，仅在必要时用有限带宽发送通知，在设备无网络连接时也能实现更多用例。
- 延迟（Latency） ：数据传输需要时间，即使带宽充足，设备与互联网服务器之间的往返也可能需要数十或数百毫秒，在某些情况下延迟会更长。一些应用需要快速响应，如移动车辆的控制。边缘 AI 可消除往返时间，像自动驾驶汽车和火星探测器都借助边缘 AI 实现即时反应。
- 经济（Economics） ：连接成本高昂，使用联网产品和维护基础设施都需要花费大