人工智能（AI）与物联网（IoT）的融合开启了一个新时代，而这个时代的特点就是超低延迟的数据处理和决策。
这两种变革性的技术融合形成了一个新的范例，即物联网的人工智能（AIoT）。预计到2028年，AIoT行业的总价值将达到249亿美元，复合年增长率为37.7%。边缘AI与物联网的结合涉及在硬件设备上本地运行人工智能算法，而非将数据传输到中心服务器或云进行处理。
结果呢？即使在最苛刻的场景下，也能提供快速，安全和稳定的低延迟物联网解决方案。
边缘AI和AIoT：一种技术共生关系
边缘AI与物联网的结合利用机器学习算法在本地处理物联网传感器产生的数据。这意味着数据在接近产生的地方处理，而不是通过互联网传输到数据中心或云进行处理。
为了消除这些缩写词可能产生的任何混淆，AIoT是AI（人工智能）和IoT（物联网）技术的更普遍的结合，而边缘AI是指将机器学习模型部署到边缘。边缘AI与IoT的结合是AIoT的一种形式。
将物联网数据传输到外部逻辑和决策制定系统是耗时的，并且阻止了实时数据处理 – 边缘AI解决了这个问题。边缘AI在边缘部署决策制定算法，用于超低延迟的IoT应用。
边缘AI的应用
当需要实时决策时，将人工智能系统与边缘物联网集成是最理想的选择。将人工智能系统定位在边缘而不是云端可以有效地将延迟减少到接近零。
例如，使用机器学习算法在无人驾驶汽车的边缘处理物联网数据可能是生死攸关的问题。在制造业中，实时数据处理可能区分出灾难性设备故障和及时的预防性维护。
这也适用于优化，例如实时改变机器的速度或运动以进行精密制造。基于边缘的人工智能系统可以比基于云的系统更快地向设备传送指令。
然而，这不仅仅关于纯粹的速度和性能。边缘计算还提供了增强的安全性。云计算可能存在与向云发送和检索数据相关的安全风险。相反，边缘计算可以通过在源头过滤敏感信息并在现场存储来降低风险。
此外，设施通常有大量的移动设备连接到AIoT，处理大量的数据。将所有这些数据传输到云可能不可行，因此边缘分析成为更好的选择。边缘分析可以从原始数据中提取高价值特征，只向云发送关键信息。
01 使用案例：交通运输
无人驾驶汽车具有复杂的传感器堆栈，可以摄取大量复杂的非结构化数据，例如视频和音频。一旦这些数据进入车辆，就必须由边缘AI决策设备进行处理。
假设一头牛走到了马路上。车辆的摄像头将数据传送到边缘AI处理器，该处理器使用机器学习算法识别障碍物并触发紧急制动。整个过程必须在几毫秒内完成 – 没有时间将视频数据发送到外部数据中心进行处理。
物联网硬件和AI决策制定部署在边缘，所以没有必要将数据传输到云端。边缘摄像头基于的分析是远程应用的理想选择，如列车和石油钻塔。
02 使用案例：安全系统
安全系统也部署边缘AI以识别潜在威胁或不寻常活动，而无需将数据发送到云端进行分析。这加快了响应时间并减少了需要传输的数据量，节省了带宽。
03 使用案例：医疗保健
在医疗保健领域，边缘AI与各种健康设备和健康监控器结合，提供实时健康追踪和分析。这些设备可以在本地处理数据，而无需依赖外部处理。研究强调了边缘AI在实时精准医疗中的潜力，并带来了安全性益处。
04 使用案例：制造业
预测性和预防性维护取决于及时决策，其在理想情况下是实时的。虽然从决策过程中节省宝贵的毫秒数可能看起来无关紧要，但在边缘处理物联网数据会更加安全并能够节省带宽。生产线本身可以被设定以预测轴承，皮带，电机等问题。如果能快速预测或分拣问题，你可以最小化停机时间并可能节省重大的持续成本。
在物联网中使用边缘AI的好处
将边缘计算与物联网和人工智能的集成提供了许多超越低延迟数据处理的好处：
1. 提高速度与效率：通过在本地处理数据，边缘AI减少了将数据发送到云的延迟，从而导致更快的决策和行动
2. 减少带宽：边缘AI减少了需要在互联网上发送大量数据的需求，从而节省带宽并减少网络拥塞
3. 增强隐私与安全：使用边缘AI，可以在设备上本地处理数据，降低数据在传输过程中被截获或篡改的风险。
4. 操作弹性：边缘AI允许设备独立于云运行。这意味着即使网络连接丢失，设备也可以继续运行，确保操作弹性
尽管明显有利，但无疑部署这种复杂的物联网和人工智能技术混合面临挑战。
采用边缘AI和物联网的挑战
边缘AI需要硬件和软件的整体协同工作。来自多个设备的数据必须被组合，清理和处理，然后再传入人工智能的算法。
此外，边缘AI平台还可以执行特征提取，以选择算法处理的相关物联网数据。根据机器学习模型，可能需要从原始物联网数据中生成额外的特征。例如，边缘设备可能需要将由物联网设备收集的机器振动数据转换为人工智能算法可以直接使用的格式。
总的来说边缘AI和物联网的融合创造了AIoT技术的新前沿，为实时数据处理和决策提供了前所未有的机会。
随着技术的发展，物联网中的边缘AI将变得更简单部署，更适用于不同的行业，为商业和工业应用提供巨大的潜力，也可能革新可穿戴设备和便携式技术。其中的优势不仅仅是速度和精确度 – 边缘AI还减少了对云的依赖，释放了带宽，并提供了增强的安全性。
来源 ｜ IoT Now
Edgenesis编译
版权声明：本文内容转自互联网，本文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，所有权归原作者所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至1393616908@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
