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2022年邊緣AI值得關(guān)注的5大趨勢(shì)
2022年05月20日 08:49:40來(lái)源：千家網(wǎng)點(diǎn)擊量：40158
導(dǎo)讀那么，如果我們用放大鏡觀察Edge AI項(xiàng)目，我們將在2022年和2023年見(jiàn)證哪些最具顛覆性的趨勢(shì)？
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】自1956年在大學(xué)里把人工智能作為一個(gè)研究領(lǐng)域加入以來(lái)，人工智能在同等程度上經(jīng)歷了樂(lè)觀和悲觀兩個(gè)時(shí)期。毫無(wú)疑問(wèn)，今天我們看到的是一種非常樂(lè)觀的態(tài)度。
 
　　數(shù)據(jù)科學(xué)是全球第三大熱門職位。事實(shí)上，在我們最近關(guān)于西班牙邊緣計(jì)算狀態(tài)的研究中，數(shù)據(jù)科學(xué)家是西班牙公司最需要的專業(yè)人員，這個(gè)市場(chǎng)正在經(jīng)歷指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到1900億美元。
 
　　人工智能在市場(chǎng)行業(yè)中的突出地位，使其不再是一種單一的技術(shù)，而是為不同行業(yè)提供不同用途的眾多分支。
 
　　在被確定為最成熟和接近生產(chǎn)階段的趨勢(shì)中，我們可以在日常生活中識(shí)別出這些趨勢(shì)。例如，我們?cè)谂c越來(lái)越像人類的聊天機(jī)器人交談時(shí)使用的簡(jiǎn)單語(yǔ)言處理、使實(shí)時(shí)視頻處理自動(dòng)化成為可能的機(jī)器成像，以及帶來(lái)更好搜索結(jié)果的語(yǔ)義搜索。
 
　　在另一個(gè)極端，至少 10 年內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)更多的未來(lái)主義。一些有趣的例子是 AI TRISM(信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理)技術(shù)，它可以規(guī)范 AI 模型，使其對(duì)安全和隱私攻擊更具彈性，以及轉(zhuǎn)換器，它可以調(diào)整 AI 模型以適應(yīng)環(huán)境并將對(duì)改進(jìn)翻譯、自動(dòng)文檔創(chuàng)建或生物序列分析等應(yīng)用程序產(chǎn)生重大影響。
 
　　介于這兩個(gè)極端之間的是其他使能技術(shù)，從部署到市場(chǎng)成熟需要兩到五年的時(shí)間，這可以稱為“人工智能的近期未來(lái)”。其中包括以人為本的人工智能、生成人工智能、人工智能的編排和自動(dòng)化，以及在成熟度曲線上領(lǐng)先于所有其他人的邊緣人工智能，也稱為“邊緣人工智能”(Edge AI)。 2021 年，Edge AI 即將成為成熟的技術(shù)。
 
　　邊緣人工智能和工業(yè)世界的分布式智能革命
 
　　Edge AI 或 AI on the Edge 可以概括為在非常接近數(shù)據(jù)源的設(shè)備(物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、邊緣設(shè)備)上執(zhí)行人工智能算法的能力。
 
　　這項(xiàng)技術(shù)正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，并得到一項(xiàng)令人生畏的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的支持：超過(guò) 60% 的工業(yè)組織沒(méi)有部署云基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)幫助他們有效地進(jìn)行創(chuàng)新。
 
　　那么，如果我們用放大鏡觀察Edge AI項(xiàng)目，我們將在2022年和2023年見(jiàn)證哪些最具顛覆性的趨勢(shì)？以下是前5名的摘要：
 
　　1. 關(guān)鍵行業(yè)將成為主要驅(qū)動(dòng)力：從SCADA到Edge AI
 
　　在 Barbara IoT，我們發(fā)現(xiàn)處于邊緣 AI 前沿的行業(yè)中存在重復(fù)模式：所有這些都處理許多關(guān)鍵的分布式資產(chǎn)。換言之，這些行業(yè)面臨著來(lái)自技術(shù)碎片化、可擴(kuò)展性和網(wǎng)絡(luò)安全的巨大挑戰(zhàn)。這些可以通過(guò)在邊緣執(zhí)行 AI 算法來(lái)最小化。我們可以預(yù)測(cè)，這些行業(yè)將開發(fā)出非常雄心勃勃且具有變革性的用例。
 
　　自 80 年代以來(lái)一直使用的 SCADA 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)捕獲和處理方面具有相似的目的。然而，SCADA 系統(tǒng)需要更現(xiàn)代的技術(shù)來(lái)補(bǔ)充，以便它們能夠響應(yīng)對(duì)互操作性、開放性和安全性日益苛刻的要求。這就是 Edge AI 可以提供幫助的地方：成倍增加這些系統(tǒng)的價(jià)值。
 
　　2. 薄邊將與厚邊互補(bǔ)
 
　　當(dāng)我們提到 Edge AI 時(shí)，對(duì)于“邊緣”的含義有不同的解釋。傳統(tǒng)上，邊緣被認(rèn)為是離用戶最近的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商基礎(chǔ)設(shè)施。例如，當(dāng)我們談?wù)?5G 網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們指的是運(yùn)營(yíng)商正在推出大量稱為“多接入邊緣計(jì)算”的節(jié)點(diǎn)，用于近距離數(shù)據(jù)處理。這些節(jié)點(diǎn)安裝在與設(shè)計(jì)用于托管云服務(wù)的數(shù)據(jù)中心非常相似的服務(wù)器上，它們具有處理復(fù)雜人工智能算法的巨大潛力和能力。這就是一些分析師所說(shuō)的“厚”邊緣。
 
　　然而，最近開始開發(fā)另一種類型的邊緣節(jié)點(diǎn)：直接連接到傳感器和交換機(jī)的邊緣節(jié)點(diǎn)，當(dāng)安裝在網(wǎng)關(guān)或集中器等低功耗設(shè)備上時(shí)，用于運(yùn)行更簡(jiǎn)單的人工智能算法，響應(yīng)時(shí)間更短，更接近到實(shí)時(shí)。這種稱為“瘦”邊緣的新型邊緣將使我們能夠快速靈活地處理大型項(xiàng)目，這些項(xiàng)目包括遠(yuǎn)程位置或?qū)Ω甙踩院蛿?shù)據(jù)隔離的要求。
 
　　3. 邊緣網(wǎng)格作為實(shí)現(xiàn)分布式人工智能的新范式
 
　　Edge AI 傳統(tǒng)上基于使用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的決策模型。該模型由一系列數(shù)學(xué)公式組成，安裝在邊緣節(jié)點(diǎn)上。從那里，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能夠根據(jù)它接收到的數(shù)據(jù)和已安裝的模型做出自己的決定。
 
　　這種被稱為邊緣網(wǎng)格的新范式使得一個(gè)節(jié)點(diǎn)的決策有可能受到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的決策的制約，就好像它是一個(gè)格狀網(wǎng)絡(luò)一樣。了解這種新架構(gòu)的強(qiáng)大功能的一個(gè)很好的例子是智能交通系統(tǒng)。
 
　　邊緣節(jié)點(diǎn)可以使用考慮到傳感器檢測(cè)到的汽車和人員數(shù)量的人工智能算法來(lái)決定交通信號(hào)燈的時(shí)間。然而，這個(gè)決定可以由附近街道的其他節(jié)點(diǎn)做出的決定來(lái)完美補(bǔ)充。
 
　　Edge Mesh 的目的是在各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間分配智能，以便提供比更傳統(tǒng)架構(gòu)更好的性能、響應(yīng)時(shí)間和容錯(cuò)能力。
 
　　4. 使用MLOps進(jìn)行生命周期管理變得越來(lái)越重要
 
　　隨著行業(yè)轉(zhuǎn)向推出具有更多分布式節(jié)點(diǎn)和更復(fù)雜訓(xùn)練算法的 Edge AI，維持這些訓(xùn)練模型的生命周期以及執(zhí)行它們的設(shè)備的能力將是這項(xiàng)技術(shù)未來(lái)的關(guān)鍵。
 
　　從這個(gè)意義上說(shuō)，將 DevOps 理念應(yīng)用于 AI 算法的開發(fā)、推廣和維護(hù)的項(xiàng)目和公司將得到加強(qiáng)。
 
　　這種工作方式稱為 MLOps，是機(jī)器學(xué)習(xí)和 DevOps 的結(jié)合。
 
　　但它到底是什么？基本上，它旨在通過(guò)設(shè)備和開發(fā)環(huán)境、測(cè)試和操作的持續(xù)集成來(lái)減少邊緣模型上 AI 的開發(fā)、測(cè)試和實(shí)施時(shí)間。
 
　　5. 邊緣人工智能實(shí)現(xiàn)主權(quán)數(shù)據(jù)交換
 
　　毫無(wú)疑問(wèn)，數(shù)據(jù)共享對(duì)于改進(jìn)行業(yè)部門的流程至關(guān)重要，價(jià)值鏈中有許多利益相關(guān)者。
 
　　讓我們看看不久的將來(lái)的電網(wǎng)模型：智能電網(wǎng)。 為了能夠獲得或提供更好的服務(wù)，供應(yīng)商必須能夠分析和處理來(lái)自許多利益相關(guān)者(如產(chǎn)消者、運(yùn)營(yíng)商、分銷商和聚合商)的信息。 如果沒(méi)有透明、敏捷的數(shù)據(jù)交換，到 2050 年就不可能達(dá)到所需的網(wǎng)格優(yōu)化。
 
　　借助邊緣人工智能 ，可以進(jìn)行集中式數(shù)據(jù)處理，這將有助于克服行業(yè)目前面臨的一些障礙，例如數(shù)據(jù)安全、隱私和主權(quán)。
關(guān)鍵詞 邊緣AI發(fā)展趨勢(shì)
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