了解邊緣計算和云 AI 的作用對于努力有效利用 AI 的企業(yè)至關(guān)重要。隨著企業(yè)加速采用 AI，他們必須權(quán)衡每種方法的優(yōu)勢、局限性和成本影響。本文深入探討了邊緣計算和云 AI 之間的主要區(qū)別，探討了它們?nèi)绾蜗嗷パa(bǔ)充以及組織如何為其 AI 驅(qū)動的工作負(fù)載取得適當(dāng)?shù)钠胶狻?/p>

　　什么是邊緣計算?

　　邊緣計算是一種分布式計算范例，使數(shù)據(jù)處理更接近用戶和設(shè)備。工作負(fù)載不依賴于集中式云服務(wù)器，而是盡可能靠近數(shù)據(jù)生成的位置執(zhí)行。這種方法可以減少延遲、降低帶寬成本并提高數(shù)字體驗(yàn)的速度和效率。

　　通過最小化數(shù)據(jù)處理和最終用戶之間的距離，邊緣計算可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時決策——這是自動駕駛汽車、工業(yè)自動化和智能城市等應(yīng)用的關(guān)鍵因素。然而，邊緣基礎(chǔ)設(shè)施仍在不斷發(fā)展，其物理位置可能有所不同。

　　邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施

　　邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施可以采用不同的形式，包括：

　　位于數(shù)據(jù)源附近的專用邊緣服務(wù)器。

　　分布在不同位置的邊緣服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)。

　　在本地處理和分析數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備。

　　什么是云 AI?——使用以下信息撰寫相關(guān)內(nèi)容

　　云技術(shù)通過云提供計算服務(wù)。這些計算服務(wù)包括對分析、數(shù)據(jù)庫、軟件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲和人工智能的訪問。

　　云 AI 是一個融合人工智能和云計算的概念。它通過結(jié)合 AI 軟件和硬件來為企業(yè)提供 AI 訪問權(quán)限，同時為他們提供 AI 技能。因此，AI 云支持許多 AI 項(xiàng)目和令人興奮的用例。基于云的 AI 可以預(yù)測情況，從收集的任何數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并在問題發(fā)生之前找出問題。

　　云 AI：為可擴(kuò)展和數(shù)據(jù)密集型 AI 工作負(fù)載提供支持

　　云 AI 利用集中式云數(shù)據(jù)中心的大量計算資源來執(zhí)行 AI 驅(qū)動的任務(wù)，從深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練到大規(guī)模分析。

　　云端人工智能的優(yōu)勢

　　可擴(kuò)展性和靈活性——云 AI 可以動態(tài)擴(kuò)展以適應(yīng)不斷變化的工作負(fù)載，而無需額外的本地基礎(chǔ)設(shè)施。

　　高處理能力——需要密集計算的 AI 模型(例如深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模分析)在云平臺上高效運(yùn)行。

　　訪問大型數(shù)據(jù)集——集中式云存儲使 AI 模型能夠在大量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高準(zhǔn)確性和決策能力。

　　云端人工智能的缺點(diǎn)

　　實(shí)時應(yīng)用中的延遲問題——往返云端的數(shù)據(jù)傳輸可能會導(dǎo)致延遲，使其不適合時間敏感的用例。

　　安全和隱私問題——即使采取了強(qiáng)大的安全措施，將敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆品?wù)器也會增加泄露風(fēng)險。

　　對穩(wěn)定互聯(lián)網(wǎng)連接的依賴——云 AI 依賴于一致的高速互聯(lián)網(wǎng)，這在偏遠(yuǎn)地區(qū)可能是一個挑戰(zhàn)。

　　邊緣計算：在源頭實(shí)現(xiàn)實(shí)時 AI

　　與云 AI 不同，邊緣計算在更靠近源頭的地方(在本地設(shè)備、邊緣服務(wù)器或 IoT 傳感器上)處理數(shù)據(jù)，從而最大限度地減少延遲和帶寬消耗。

　　邊緣計算的優(yōu)勢

　　實(shí)時處理——通過在本地處理數(shù)據(jù)，邊緣計算可以實(shí)現(xiàn)即時決策，這對于自主系統(tǒng)、工業(yè)自動化和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用至關(guān)重要。

　　降低帶寬成本——由于只有必要的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，企業(yè)可以減少網(wǎng)絡(luò)擁塞和云存儲費(fèi)用。

　　提高安全性和合規(guī)性——將敏感數(shù)據(jù)保存在本地可最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)威脅的風(fēng)險并增強(qiáng)法規(guī)遵從性。

　　邊緣計算在行動

　　邊緣計算是從早期的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) (CDN) 發(fā)展而來的，它緩存并提供來自附近服務(wù)器的 Web 內(nèi)容。如今，它在以下應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用：

　　自動駕駛汽車——在本地處理傳感器數(shù)據(jù)以進(jìn)行即時導(dǎo)航?jīng)Q策。

　　物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備——為工業(yè)自動化和預(yù)測性維護(hù)提供實(shí)時分析。

　　語音助手和 AR/VR——減少自然語言處理和沉浸式體驗(yàn)的延遲。

　　交通和監(jiān)控系統(tǒng)——處理實(shí)時視頻源以更快地檢測異常。

　　邊緣計算與云 AI：了解主要區(qū)別

　　1. 目的：實(shí)時決策與智能決策

　　邊緣計算旨在通過將計算更接近數(shù)據(jù)源來減少延遲并加快數(shù)據(jù)處理速度。它用于實(shí)時應(yīng)用，例如自動駕駛汽車、智能城市和工業(yè)自動化，這些應(yīng)用需要即時處理。

　　另一方面，云 AI 通過處理大量數(shù)據(jù)使機(jī)器學(xué)習(xí)、推理和做出智能決策。AI 為預(yù)測分析、欺詐檢測、語音助手和聊天機(jī)器人等需要深度學(xué)習(xí)和模式識別的應(yīng)用提供支持。

　　2. 數(shù)據(jù)處理：本地與集中分析

　　邊緣計算在本地(設(shè)備、網(wǎng)關(guān)或附近的服務(wù)器)處理和分析數(shù)據(jù)，從而最大限度地減少了通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的需要。它針對需要立即采取行動的小型、時間敏感的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了優(yōu)化。

　　云 AI 在數(shù)據(jù)中心或云平臺等集中位置處理大型數(shù)據(jù)集。AI 模型在部署之前需要對海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行大量訓(xùn)練，這使其更適合需要高計算能力的應(yīng)用程序。

　　3. 復(fù)雜性：簡單的實(shí)時處理與高級機(jī)器學(xué)習(xí)

　　邊緣計算相對簡單，專注于實(shí)時處理和即時決策。它優(yōu)先考慮速度和效率，使其成為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)的理想選擇。

　　云 AI 非常復(fù)雜，需要復(fù)雜的算法和深度學(xué)習(xí)模型來處理和解釋大量數(shù)據(jù)。AI 模型經(jīng)過持續(xù)的訓(xùn)練和改進(jìn)，使機(jī)器能夠從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并隨著時間的推移做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。

　　4. 硬件要求：專用邊緣設(shè)備與高性能云基礎(chǔ)設(shè)施

　　邊緣計算依賴于邊緣服務(wù)器、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)和專為低功耗、實(shí)時數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的嵌入式系統(tǒng)。這些設(shè)備在數(shù)據(jù)源附近運(yùn)行，需要的計算能力極小。

　　云 AI 需要高性能硬件，例如 GPU(圖形處理單元)和 TPU(張量處理單元)，以處理復(fù)雜的計算、深度學(xué)習(xí)模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。這些系統(tǒng)需要大量的能源和存儲資源。

　　結(jié)論

　　隨著 AI 的不斷發(fā)展，選擇正確的基礎(chǔ)設(shè)施(邊緣 AI、云 AI 或混合方法)對于優(yōu)化 AI 應(yīng)用的可擴(kuò)展性、效率和靈活性至關(guān)重要。企業(yè)必須評估其特定需求和新興技術(shù)趨勢，以做出明智的決策，增強(qiáng) AI 能力并與戰(zhàn)略目標(biāo)保持一致。

　　雖然邊緣計算和 AI 服務(wù)于不同的目的，但它們越來越相互依賴。邊緣計算可減少延遲并加速數(shù)據(jù)處理，而 AI 可實(shí)現(xiàn)智能決策。這些技術(shù)相結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時分析、減少帶寬使用以及跨行業(yè)的個性化體驗(yàn)。