2、边缘人工智能：技术革新与应用前景

边缘人工智能：技术革新与应用前景

1. 边缘人工智能概述

边缘人工智能（Edge AI）虽然需要本地计算能力和硬件投资，但它往往是最具成本效益的解决方案。其在隐私和安全方面具有显著优势，边缘计算允许公司通过在本地存储信息来控制数据，使得未经授权访问数据变得愈发困难，而且由众多设备组成的网络也更难被攻破。从技术层面看，边缘计算比云计算更安全，因为它不会将敏感信息提供给第三方供应商。不过，要实现这一点，我们需要投资保障本地网络的安全。

边缘人工智能与其他新兴技术如 5G 和物联网（IoT）相互融合。物联网是指通过互联网相互连接的智能设备集合，这些设备产生的数据可以输入到边缘人工智能系统中，该系统还可作为临时存储单元，待数据与云同步。而 5G 技术对于边缘人工智能和物联网的持续发展至关重要，它具有更高的数据传输速率（最高可达 20 Gbps，而 4G 仅为 1 Gbps）、更多的同时连接数（每平方公里 100 万个，4G 为 10 万个）以及更低的延迟（1 ms，4G 为 10 ms），这些优势能满足物联网发展带来的数据量增长需求。

2. 边缘人工智能网络与应用场景

2.1 边缘人工智能网络架构

边缘人工智能网络具有与物联网技术相连的软件平台和硬件。近期，一些公司推出了一系列边缘计算机、物联网边缘服务器和多服务物联网边缘网关，能够支持先进的机器学习和深度学习应用。

2.2 应用场景

• 制造业 ：制造业质量管理是边缘人工智能的一个有前景的应用领域。边缘计算使工业设备无需人工干预即可做出决策，这种去中心化设计有助于减少时间和成本。由于数据在本地收集和