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　　边缘人工智能是人工智能领域最值得关注的新领域之一，它既在让人们运行人工智能流程，而不必担心隐私或数据传输导致的速度减慢。边缘人工智能正在使人工智能的使用范围更广、更广泛，让智能设备无需访问云即可快速响应输入。虽然这是边缘人工智能的快速定义，但让我们花点时间通过探索一些用例来更好地理解边缘人工智能。 首先，边缘人工智能在医疗保健行业有广泛的应用。例如，在监护设备上集成边缘人工智能可以更准确地监测和分析患者的生命体征，并在需要时立即响应。这种能力可以提高医疗保健的效率，同时也可以可靠地处理敏感的个人数据。 此外，边缘人工智能还可以应用于智能家居。通过将人工智能集成到家庭设备中，例如智能音箱和智能电视，用户可以更广泛、更便捷地与智能设备进行交互。边缘人工智能的存在使得这些设备不再需要依赖云

　　为了真正理解边缘人工智能，我们首先需要了解边缘计算，并理解边缘计算的最佳方式是将其与云计算进行对比。云计算是通过互联网提供计算服务。相比之下，边缘计算系统不连通到云，而是在本地设备上运行。这些本地设备可以是专用的边缘计算服务器、本地设备或物联网（iot）。使用边缘计算有许多优点。例如，基于互联网/云的计算受到延迟和带宽的限制，而边缘计算不受这些参数的限制。

　　我们现在了解了边缘计算，我们可以看看边缘人工智能。边缘人工智能结合了人工智能和边缘计算。人工智能算法在具有边缘计算能力的设备上运行。这样做的好处是可以实时处理数据，而无需连接到云。

　　大多数尖端人工智能流程都是在云中进行的，因为它们需要大量的计算能力。结果是这些人工智能流程很容易出现停机。由于边缘人工智能系统在边缘计算设备上运行，因此需要的数据操作可以在本地进行，在建立互联网连接时发送，并节省时间。深度学习算法可以在设备本身（数据的起源点）上运行。

　　边缘人工智能正变得越来越重要，因为越来越多的设备需要在无法访问云的情况下使用人工智能。想想现在有多少工厂机器人或汽车配备了计算机视觉算法。在这种情况下，数据传输的滞后时间可能是致命性的。由于快速响应时间非常重要，设备本身必须有一个边缘人工智能系统，使其能够在不依赖云连接的情况下分析和分类图像。

　　当处理云端进行的信息处理任务委托给边缘计算机时，其结果是实时延迟、实时处理。此外，通过将数据传输限制在最重要的信息上，可以减少数据量本身，并最大限度地减少通信中断。

　　边缘人工智能与5G和物联网（IoT）等其它数字技术相结合。物联网可以生成数据供边缘人工智能系统使用，而5G技术对于边缘人工智能和物联网的持续发展至关重要。

　　物联网是指通过互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备都会生成数据，这些数据可输入到边缘人工智能设备中，该设备还可作为数据的临时存储单元，直到与云同步。这种数据处理方法具有更大的灵活性。

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　　第五代移动网络5G对于边缘计算智能能和物联网的发展至关重要。5G能够以更高的速度传输数据，最高可达20Gbps，而4G只能达到1Gbps的速度传输数据。5G还支持同时连接（每平方公里1,000,000个支持更好的延迟速度（1ms至10ms）。 这些相对于4G的优势非常重要，因为随着物联网的发展，数据量也会增长，传输速度也会受到影响。5G可以在更广泛的设备之间进行更多的交互，其中许多设备都可以配备边缘计算智能能。

　　边缘人工智能的用例几乎包括任何在本地设备上比通过云更有效地进行数据处理的情况。但是，边缘人工智能的一些最常见用例包括自动驾驶汽车、自动无人机、面部识别和数字助理。

　　自动驾驶汽车是边缘人工智能最相关的用例之一。自动驾驶汽车必须不断扫描周围环境并评估情况，根据附近的事件对其轨迹进行修正。实时数据处理对于这些情况至关重要，因此，其车载边缘人工智能系统负责数据存储、操作和分析。边缘人工智能系统是将3级和4级(完全自动驾驶)车辆推向市场所必需的。

　　由于自动无人机不是由人类操作员驾驶的，因此它们对自动驾驶汽车的要求非常相似。如果无人机在飞行过程中失去控制或发生故障，它可能会坠毁并造成财产或生命损失。无人机可能会飞出互联网接入点的范围，并且它们必须具备边缘人工智能功能。对于旨在通过无人机运送包裹的 Amazon Prime Air 等服务而言，边缘人工智能系统将不可或缺。

　　边缘人工智能的另一个用例是面部识别系统。面部识别系统依赖于计算机视觉算法，分析摄像头收集的数据。用于安全等任务的面部识别应用程序即使未连接到云也需要可靠运行。

　　数字助理是边缘人工智能的另一个常见用例。即使没有连接到互联网，Google Assistant、Alexa 和 Siri 等数字助理也必须能够在智能手机和其他数字设备上运行。在设备上处理数据时，无需将其传送到云端，这有助于减少流量并确保隐私。

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