**什么是边缘计算（Edge AI）？**

什么是边缘计算（Edge AI）？

道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。边缘AI发源于边缘计算。边缘计算也称为边缘处理，是一种将服务器放置在本地设备附近网络技术, 这有助于下降系统的处理负载，解决数据传输的延迟问题。这样的处理是在传感器附近或设备产生数据的位置进行的，所以称之为边缘。边缘计算的发展意味着边缘人工智能正变得愈来愈重要。各行各业莫不如是，特别是在下降处理延迟和保护数据隐私这方面。本文将探讨边缘AI的影响，为何重要，及其常见用例。

什么是边缘AI？

边缘AI是指在硬件设备上本地处理的AI算法，能够在没有网络链接的状况下处理数据。这意味着能够在无需流式传输或在云端数据存储的状况下进行数据建立等操做。这一点很重要，由于出现了愈来愈多的设备数据没法依赖云端处理的状况。好比，工厂的机器人和自动驾驶汽车都须要以最小的延迟高速处理数据。为了实现这些目标，边缘计算能够在云上靠深度学习生成数据，而在数据原点——即设备自己（边缘）执行模型的推断和预测。以工厂的工业机器人为例。AI技术能够在这里以人类没法企及的速度，对来自监控摄像头和传感器的大量多模态数据进行可视化和评估，能够用它来检测生产线上人类可能忽略的故障数据。这类物联网结构能够存储生产线上产生的大量数据，并经过机器学习进行分析。它们也是可以提升工厂智能化程度的AI模型的核心。边缘AI，物联网和5G:边缘人工智能常常与物联网(IoT)和5G网络放在一块儿讨论.物联网一词指的是经过互联网相互链接的设备，包括智能手机、机器人和电子设备。做为一个用人工智能进行分析的平台，边缘人工智能能够收集和存储物联网产生的大量数据，让使用具备可扩展性的云成为可能。这能够提升数据处理和基础设施的灵活性.5G网络能够加强上述过程，由于其三大特色——超高速、大并发和超低时延——明显优于4G网络.
5G对于物联网和边缘AI的发展是不可或缺的，由于当物联网设备传输数据时，数据量暴涨，从而影响传输速度。传输速度的降低又会产生时延，而时延是实时处理面临的最大问题。

边缘计算和边缘AI为什么重要?

愈来愈多的状况下，设备数据没法经过云端处理。工业机器人和自动驾驶汽车常常出现这种状况，它们须要高速处理，但当数据流增大而产生处理时延时会很是危险。例如，想象一下自动驾驶汽车在检测道路上的物体，或操做刹车或方向盘时因为云端而延迟。任何数据处理的减慢都会致使车辆的响应速度变慢。若是响应变慢的车辆不能及时作出反应，就可能致使事故的发生。生命此时会切实受到威胁。
对于这些物联网设备来讲，实时响应是必要条件。这就要求设备可以在现场分析和评估图像/数据，而不能依赖云端AI。经过将一般委托给云端的信息处理交给边缘设备，能够实现无传输延迟的实时处理。此外，若是只传输重要信息到云端，能够减小传输数据量，这能将通讯中断的风险降到最低。边缘AI使用场景边缘AI的市场主要有两个领域：工业机械和消费设备。能够看到，它在控制和优化设备、自动化重复劳动等领域均有进展。消费设备也有所突破，这些设备的AI摄像头能够自动识别被摄对象。因为设备数量大于工业机器，预计从2021年起，消费设备市场将大幅扩大。咱们把一些边缘AI的常见场景放在下面。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车是应用边缘计算最值得期待的领域。有不少状况下，自动驾驶汽车须要对状况进行即时评估，这就须要实时的数据处理。2019年12月，日本对《道路交通法》和《道路运输车辆法》进行了修订，使得3级自动驾驶汽车更容易上路。它规定了自动驾驶汽车应符合的安全标准，以及自动驾驶汽车能够运行的区域。所以，汽车制造商也在正在努力开发遵照这些标准的自动驾驶汽车。例如，丰田已经在测试TRI-P4的彻底自动化（4级）自动驾驶系统了。

无人机

无人机在进行飞行时失控、失踪的新闻愈来愈多。某些甚至致使了事故的发生。根据无人机降落位置的不一样，坠毁形成的后果也多是灾难性的。自动驾驶无人机上，飞行员并不主动干涉无人机的飞行。他们远程监控操做，只有在绝对必要的时候才会手动驾驶无人机。最著名的例子是亚马逊的Prime Air，这是一个无人机送货服务，它们正在开发自动驾驶无人机来运送包裹.

人脸识别

人脸识别系统是监控摄像头的发展方向，它能够经过学习人脸识别人类个体。2019年11月，WDS有限公司发布了AI摄像头模块Eeye，经过边缘AI实时分析面部特征。Eeye能快速准确地识别人脸，适用于针对性别、年龄等特征的营销工具，和用来解锁设备的人脸识别场景。

智能手机

这是咱们最熟悉的边缘AI设备。Siri和谷歌助手是智能手机上边缘AI的好例子，由于该技术驱动了它们的语音UI。手机上的AI使得数据处理发生在设备（边缘）侧，这意味着不须要将设备数据交付到云端。这有助于保护隐私和减小流量。

将来的边缘AI

边缘AI正高速增加，咱们已经看到对该技术的大量投资。像Konduit AI这样的公司正在将它做为其在东南亚的AI战略的关键部分。另外一个例子是2020年1月，苹果耗资2亿美圆收购了位于西雅图的AI企业Xnor.ai。Xnor.ai的AI技术经过边缘处理来处理用户智能手机上的数据。随着智能手机自己内置人工智能，咱们可能会看到语音处理、人脸识别技术和隐私保护方面的进步。。根据富士景气集团发布的 "2019年AI业务汇总调查"，日本的边缘AI计算市场在2018财年的预测市场规模为110亿日元。调查预测，2030财年市场规模将扩大到664亿日元。而随着5G的普及，可能也将看到全球边缘AI服务成本的降低和需求的上升。

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认知智能和人工智能的优劣势对比主要能够分为四大方面： 第一：时代发展不一样。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具备时代领先性。 第二：基础理论体系不一样。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计几率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具备创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是将来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不一样。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能做为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大体包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。所以人工智能的核心只是做为认知智能类脑模型中的感知层。所以在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不一样：人工智能产品的综合智能程度，广泛在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大体在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优点很是多。具体请看下列的逐项对比。