12、边缘AI技术全解析：从安全设计到团队搭建

边缘AI技术全解析：从安全设计到团队搭建

1. 边缘AI的安全设计与挑战

在边缘AI的实际应用中，分布外的图像可能会导致深度学习模型出现未指定的行为，例如模型可能会持续误报目标动物的存在。这种由分布外输入导致的误报，可能会通过卫星连接上传数百张图像，不仅会使相机失去作用，还可能产生高额的数据传输费用。

在现实世界的应用中，传感器损坏或算法出现意外行为是难以避免的。因此，设计具有故障安全机制的应用程序至关重要，即当系统的某一部分出现故障时，应用程序应尽量减少损害。以下是一些设计故障安全应用的方法：
- 野生动物相机 ：可以设置一个速率限制，如果上传的照片数量不合理，就启动该限制。
- 其他应用 ：在可能造成危害的情况下，可选择完全关闭系统。

构建故障安全的应用程序是负责任AI的重要组成部分，也是良好工程实践的体现，在项目开始时就应考虑这一点。

2. 边缘设备的优化挑战与策略

机器学习模型，尤其是深度学习模型，在任务性能和所需的内存及计算资源之间通常存在权衡。这种权衡对于边缘AI尤为重要，因为边缘设备通常在计算能力上受到限制，其设计目的是最小化成本和能源消耗，而不是最大化计算能力。同时，它们需要处理高频的实时传感器数据，并可能实时响应数据流中的事件。

较大的机器学习模型在处理复杂任务时往往表现更好，但它们需要更多的ROM和RAM，计算时间也更长，从而导致更高的功耗。因此，在任何应用中，找到任务性能和计算性能之间的正确平衡至关重要。以下是一些有助于在最大化任务性能的同时最小化计算需求的因素：

2.1 算法选