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实时分析已成为医疗保健、金融、制造和自主系统等行业的重要组成部分。快速处理数据并做出即时决策的能力能带来竞争优势、提高效率并增强使用者真实的体验。然而，传统的基于云的 AI 处理存在延迟问题，这可能会影响时间敏感型应用的性能。边缘 AI 和边缘计算应运而生，为实时分析的执行方式带来范式转变。
边缘计算是指在更靠近源头的地方（即网络的“边缘”）处理数据，而不是仅仅依赖于集中式云服务器。这种办法能够最大限度地缩短数据传输时间，并降低对互联网连接的依赖。在过去十年中，随着物联网 (IoT) 设备的普及，对高效低延迟数据处理的需求显著增长。
传统的人工智能模型常常要强大的计算能力，而这通常由大型数据中心提供。然而，随着人工智能技术的进步，模型正在针对边缘设备的部署来优化，以此来实现实时推理，而无需在远程云和设备之间来回发送数据。边缘人工智能将AI与边缘计算相结合，正在通过加快决策速度和减少延迟问题来重新定义实时分析。
在人工智能和分析的语境中，延迟是指处理数据和生成响应所需的时间。高延迟对需要即时响应的应用（例如无人驾驶汽车、工业自动化、远程手术和智能监控系统）而言至关重要。
由边缘 AI 驱动的低延迟 AI 允许 AI 模型直接在本地设备上进行推理，从而消除云端处理带来的延迟。这种转变得益于 AI 硬件的进步，例如专用 AI 加速器（例如 NVIDIA Jetson、Google Coral 和 Intel Movidius），以及软件优化，这些优化使 AI 模型能够在资源受限的边缘设备上高效运行。
通过在边缘处理数据，AI 应用能轻松实现近乎即时的响应时间。这对于无人驾驶等用例至关重要，因为即使是毫秒级的延迟也可能决定是避免事故还是碰撞。
基于云的 AI 解决方案依赖于稳定的互联网连接，而这种连接在远程或关键任务环境中并非始终可用。边缘 AI 确保即使在网络连接较差或无网络连接的情况下也能持续进行实时分析，使其成为国防、农业和工业自动化领域应用的理想选择。
在本地处理敏感数据而不是将其发送到云服务器，能加强安全性和隐私性。这在医疗保健领域特别的重要，因为医疗保健需要保护患者数据；在智慧城市领域，监控数据必须以最低的拦截风险进行处理。
减少发送到云服务器的数据量能够更好的降低带宽成本。处理大量数据的企业受益于边缘人工智能，因为它减少了对昂贵的云存储和处理费用的需求。
借助边缘计算，AI 工作负载可以分布在多个设备上，从而减轻中央服务器的负担并提升整体系统效率。这对于智能电网和工业传感器网络等大规模物联网部署尤其有用。
自动驾驶汽车依靠人工智能模型实时处理传感器数据。边缘人工智能使这些车辆能够检测障碍物、导航道路并做出瞬间的驾驶决策，而无需依赖远程云服务器。
基于边缘的AI系统正在通过实现实时诊断来改变医疗保健行业。人工智能驱动的医学影像设备能现场分析X光片、核磁共振成像和CT扫描，为医生提供即时洞察，并缩短诊断周期。
配备边缘人工智能的监控摄像头可以实时分析视频源，检测异常、识别人脸并识别威胁，而无需将视频发送到中央服务器。这加快了响应时间并增强了安全性。
制造工厂使用边缘人工智能 (Edge AI) 监控机器设备，并在潜在故障发生前发现它们。通过现场处理传感器数据，工厂可以优化维护计划并减少停机时间。
零售商使用边缘人工智能 (Edge AI) 实时分析购物者行为，优化门店布局，动态调整价格，并提供个性化推荐，无需等待云端处理。
尽管边缘人工智能 (Edge AI) 带来诸多优势，但也存在一些挑战需要考虑：
硬件限制——边缘设备的计算资源通常有限，这使得运行复杂的人工智能模型具有挑战性。需要优化的人工智能架构和高效的模型压缩技术来解决这一个问题。
能耗——电源效率至关重要，尤其是对于电池供电的边缘设备。人工智能硬件供应商正在积极开发低功耗芯片以支持边缘应用。
安全风险——虽然边缘计算能加强隐私保护，但保护分布式边缘设备免受网络威胁仍然是一项挑战。需要先进的加密和安全的硬件解决方案来降低风险。
模型更新与维护——在边缘部署 AI 模型需要高效的策略来更新和重新训练模型，且不中断运营。联邦学习和模型蒸馏技术正在被探索以解决这一问题。
低延迟 AI 正在彻底改变实时分析，而边缘 AI 正处于这一变革的前沿。通过将 AI 处理从集中式云环境转移到边缘设备，各行各业能轻松实现更快的响应时间、更高的安全性并节省成本。边缘计算的广泛应用将继续重塑医疗保健、汽车、零售和工业自动化等领域。
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