27、边缘AI系统的设计与架构

边缘AI系统的设计与架构

1. 项目目标设定

1.1 从实际出发确定目标

在开展边缘AI项目时，长期目标可能是利用边缘AI视觉系统自动检查每一个物品，确保捕获所有次品并节省检测成本。然而，项目初期可能并不明确这一目标是否可实现。例如，数据集可能没有涵盖所有可能的缺陷类型，导致系统难以测试。

我们可以先退一步思考问题的范围。虽然捕获所有缺陷是一个巨大挑战，但能捕获部分缺陷也是对当前情况的改进。训练一个模型至少在某些时候检测一种特定类型的缺陷相对简单。将这样的模型与当前的人工检测流程相结合，仍可为工厂带来切实的好处，能捕获更多缺陷并提高产品的平均质量。

通过将范围限制在可实现的目标上，我们可以立即交付价值并大大降低风险。在此基础上，还可以不断迭代解决方案，逐步实现最初的宏伟愿景。

1.2 设定设计目标的类型

在应用开发过程中，需要设定特定的目标，主要有以下三种类型：
- 系统目标 ：反映系统的整体性能。
- 技术目标 ：反映算法元素的内部运行情况。
- 基于价值的设计目标 ：代表希望解决方案体现的价值。

这些目标的设定需要利益相关者和领域专家的参与，要确定项目的最低可行性能特征，并且尽可能使用领域标准指标进行量化，以便具体衡量进展。

1.3 系统目标的设定方法

边缘AI系统很少是解决问题的首个且唯一的方案，开发AI应用时，应将解决方案与现有方案进行比较，而不仅仅是与自身比较。采用评估优先的方法设定系统目标非常有效