什麼是邊緣人工智慧和邊緣運算？

邊緣人工智慧是人工智慧領域最值得關注的新領域之一，它既在讓人們運行人工智慧流程，而不必擔心隱私或資料傳輸導致的速度減慢。邊緣人工智慧正在使人工智慧的使用範圍更廣、更廣泛，讓智慧型設備無需存取雲端即可快速回應輸入。雖然這是邊緣人工智慧的快速定義，但讓我們花點時間透過探索一些用例來更好地理解邊緣人工智慧。 首先，邊緣人工智慧在醫療保健產業有廣泛的應用。例如，在監護設備上整合邊緣人工智慧可以更準確地監測和分析患者的生命體徵，並在需要時立即回應。這種能力可以提高醫療保健的效率，同時也可以可靠地處理敏感的個人資料。 此外，邊緣人工智慧還可應用於智慧家庭。透過將人工智慧整合到家庭設備中，例如智慧音箱和智慧電視，使用者可以更廣泛、更方便地與智慧型裝置進行互動。邊緣人工智慧的存在使得這些設備不再需要依賴雲端

什麼是邊緣運算?

為了真正理解邊緣人工智慧，我們首先需要了解邊緣運算，並理解邊緣運算的最佳方式是將其與雲端運算進行比較。雲端運算是透過互聯網提供運算服務。相比之下，邊緣運算系統不連通到雲，而是在本地設備上運行。這些本地設備可以是專用的邊緣運算伺服器、本地設備或物聯網（IoT）。使用邊緣運算有許多優點。例如，基於互聯網/雲端的運算受到延遲和頻寬的限制，而邊緣運算不受這些參數的限制。

什麼是邊緣人工智慧?

我們現在了解了邊緣運算，我們可以看看邊緣人工智慧。邊緣人工智慧結合了人工智慧和邊緣運算。人工智慧演算法在具有邊緣運算能力的設備上運行。這樣做的好處是可以即時處理數據，而無需連接到雲端。

大多數尖端人工智慧流程都是在雲端進行的，因為它們需要大量的運算能力。結果是這些人工智慧流程很容易出現停機。由於邊緣人工智慧系統在邊緣運算設備上運行，因此所需的資料操作可以在本地進行，在建立互聯網連接時發送，並節省時間。深度學習演算法可以在設備本身（資料的起源點）上運行。

邊緣人工智慧正變得越來越重要，因為越來越多的裝置需要在無法存取雲端的情況下使用人工智慧。想想現在有多少工廠機器人或汽車配備了電腦視覺演算法。在這種情況下，資料傳輸的滯後時間可能是致命性的。由於快速響應時間非常重要，設備本身必須有一個邊緣人工智慧系統，使其能夠在不依賴雲端連接的情況下分析和分類影像。

當處理雲端進行的資訊處理任務委託給邊緣電腦時，其結果是即時延遲、即時處理。此外，透過將資料傳輸限制在最重要的資訊上，可以減少資料量本身，並最大限度地減少通訊中斷。

邊緣人工智慧和物聯網

邊緣人工智慧與5G和物聯網（IoT）等其它數位技術相結合。物聯網可以產生資料供邊緣人工智慧系統使用，而5G技術對於邊緣人工智慧和物聯網的持續發展至關重要。

物聯網是指透過網路相互連接的各種智慧型裝置。所有這些設備都會產生數據，這些數據可輸入到邊緣人工智慧設備中，該設備還可作為數據的臨時儲存單元，直到與雲端同步。這種資料處理方法具有更大的靈活性。

第五代行動網路5G對於邊緣運算智慧能和物聯網的發展至關重要。 5G能夠以更高的速度傳輸數據，最高可達20Gbps，而4G只能達到1Gbps的速度傳輸數據。 5G也支援同時連線（每平方公里1,000,000個支援更好的延遲速度（1ms至10ms）。 這些相對於4G的優勢非常重要，因為隨著物聯網的發展，資料量也會成長，傳輸速度也會受到影響。 5G可以在更廣泛的設備之間進行更多的交互，其中許多設備都可以配備邊緣運算智慧能。

邊緣人工智慧的用例

邊緣人工智慧的用例幾乎包括任何在本機裝置上比透過雲端更有效地進行資料處理的情況。但是，邊緣人工智慧的一些最常見用例包括自動駕駛汽車、自動無人機、臉部辨識和數位助理。

自動駕駛汽車是邊緣人工智慧最相關的用例之一。自動駕駛汽車必須不斷掃描周圍環境並評估情況，根據附近的事件對其軌跡進行修正。即時數據處理對於這些情況至關重要，因此，其車載邊緣人工智慧系統負責數據儲存、操作和分析。邊緣人工智慧系統是將3級和4級(完全自動駕駛)車輛推向市場所必需的。

由於自動無人機不是由人類操作員駕駛的，因此它們對自動駕駛汽車的要求非常相似。如果無人機在飛行過程中失去控製或發生故障，它可能會墜毀並造成財產或生命損失。無人機可能會飛出網路存取點的範圍，而且它們必須具備邊緣人工智慧功能。對於旨在透過無人機運送包裹的 Amazon Prime Air 等服務而言，邊緣人工智慧系統將不可或缺。

邊緣人工智慧的另一個用例是臉部辨識系統。臉部辨識系統依賴電腦視覺演算法，分析攝影機收集的數據。用於安全性等任務的臉部辨識應用程式即使未連接到雲端也需要可靠運行。

數位助理是邊緣人工智慧的另一個常見用例。即使沒有連接到互聯網，Google Assistant、Alexa 和 Siri 等數位助理也必須能夠在智慧型手機和其他數位裝置上運作。在設備上處理資料時，無需將其傳送到雲端，這有助於減少流量並確保隱私。

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