人工智能（AI）正不断向边缘迁移，不再局限于数据中心。边缘 AI 带来了多项关键优势：在数据生成地点附近提供智能，降低关键功能的延迟，通过限制数据传输来保障隐私，并降低 AI 的能耗。
边缘 AI 涵盖了在数据生成地点直接执行 AI 推理的系统，包括从监控生产线的工业网关到零售店的智能安防摄像头、道路上的联网车辆以及仓库中的自主机器人等各种应用。边缘 AI 部署的成功不仅取决于性能和效率，还取决于开放性，开放性使得硬件和软件能够跨供应商和生态系统无缝协作。
为什么边缘 AI 如此重要
- 延迟： 计算速度在自动驾驶、机器人、电网控制以及许多其他毫秒级精度至关重要的应用中都至关重要。本地 AI 推理无需依赖网络传输和数据中心处理时间即可实现实时响应。
- 隐私和安全： 本地数据处理可以最大限度地减少敏感信息的泄露，帮助企业满足合规要求并维护数据主权。
- 连接性： 边缘环境经常面临连接受限或间歇性问题。本地智能可确保即使连接中断也能持续运行。
- 能源效率： 边缘处理减少了网络传输的数据量，降低了对高能耗数据中心计算的依赖，从而实现了整体节能。世界经济论坛指出，在边缘本地处理 AI 任务，而不是通过云数据中心处理，可以将每个任务的能耗降低 100 到 1000 倍。
正是由于这些优势，边缘 AI 正成为那些需要自主性、可靠性和实时智能的行业的核心技术。
为什么开源、标准和互操作性对边缘 AI至关重要
随着 AI 工作负载从集中式云端迁移到分布式边缘环境，封闭式架构会造成障碍，限制可扩展性、互操作性和创新。专有软件栈和芯片架构会导致厂商锁定，降低灵活性，并阻碍创新。
- 供应商生态系统的碎片化导致开发工作重复，因为模型必须针对不同的硬件系统进行调整，这会延长设计周期并增加部署成本。开放框架和标准能够实现模型的可移植性，从而避免系统孤立和重复工作。
- 互操作性：使 AI 工作负载能够轻松地在不同设备和不同供应商之间迁移。开放的接口允许企业在无需重写代码的情况下混合搭配不同的硬件。只有当框架和标准开放且一致时，跨数百、数千甚至数百万台设备进行扩展才成为可能。
构建从软件到芯片的开放式边缘 AI 部署
成功的边缘 AI 部署建立在开源软件、框架和开放硬件架构之上，这些软件、框架和架构在技术堆栈的每一层协同工作。
- ONNX、TensorFlow Lite 和 PyTorch Mobile/Edge 等开放式软件框架使开发人员能够跨多种硬件设计部署模型。单个模型只需优化一次即可重复使用，从而降低成本并加快部署速度。
- MQTT、OPC UA、DDS 和基于 Kubernetes 的边缘扩展等开放通信和编排标准，使系统能够安全地共享数据并一致地管理工作负载。
- 半导体平台 也在积极采用开放式架构。像 RISC-V 这样的架构允许企业定制芯片，同时保持跨生态系统的兼容性。这种灵活性有助于避免对任何单一指令集或供应商路线图的依赖。
开放式开发方法可以提高透明度，减少潜在风险，并确保 AI 系统以负责任和可预测的方式运行。
开源和标准将如何推动边缘 AI 的增长
边缘 AI 市场正呈现稳步增长态势，其未来的扩张将取决于开源框架、标准和可互操作硬件的普及。根据IDC发布的《边缘 AI 处理器和加速器预测报告》，到2029年，边缘处理器和加速器市场规模将达到520亿美元，五年复合年增长率（CAGR）为16.1%。开放的生态系统能够促进更快的创新，并更容易地适应不断变化的硬件和 AI 模型。
开放的生态系统通过允许组织为每个用例选择最佳的软件和硬件组合，而不是局限于单一供应商的生态系统，从而降低风险、延长产品生命周期并改善总体拥有成本。
通用框架和标准能够重用成熟的人工智能模型，缩短开发周期，加速边缘 AI 市场增长。
随着边缘 AI 从传统的感知任务转向多模态、生成式和智能体系统，工作负载的复杂性正在迅速增加。开放的互操作平台可以提供支持这种演进所需的扩展性和灵活性。
评估边缘 AI 战略的组织应优先考虑开源技术的应用、标准和互操作性。从半导体供应商到软件开发商和系统集成商等技术提供商必须通力合作，以减少碎片化、加快产品上市速度并降低向分布式 AI 转型过程中的总体拥有成本。
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