12、边缘AI开发：从安全设计到团队构建

边缘AI开发：从安全设计到团队构建

1. 边缘AI应用的安全设计

在实际应用中，深度学习模型可能会因为分布外的输入数据而产生异常行为。例如，野生动物相机可能会因为分布外的图像，导致模型不断误报目标动物的存在，从而上传大量无用图像，不仅使相机失去作用，还会产生高额的数据传输费用。

为了避免这种情况，设计具有故障安全机制的应用至关重要。故障安全意味着当系统的一部分出现故障时，应用程序能够将危害降至最低。以下是不同场景下的应对措施：
- 野生动物相机 ：可以设置上传速率限制，当上传的照片数量不合理时自动启动。
- 其他应用 ：在可能造成危害的情况下，可选择完全关闭系统。

2. 边缘设备的优化

边缘AI设备通常在计算能力、内存和能源使用方面受到限制，因此在模型性能和计算资源需求之间找到平衡非常关键。以下是一些优化方法：

2.1 算法选择

不同的边缘AI算法在内存使用和计算复杂度上有所不同。选择算法时应考虑目标硬件的限制。一般来说，经典机器学习算法比深度学习算法更小、更高效，但特征工程算法通常需要更多的计算资源。图像数据的分析是个例外，通常需要较少的特征工程，但需要相对较大的深度学习模型。

为了减少算法的延迟和内存需求，可以采取以下措施：
- 降低特征工程的复杂度，因为更多的数学计算意味着更高的延迟。
- 减少进入AI算法的数据量。
- 优先使用经典机器学习算法而非深度学习算法。
- 根据设备的运行效率，在特征工程和机器学习模型之间权衡复杂度。
- 减小深度学