EdgeAI不再處于藍圖階段。它已經(jīng)進入主流應(yīng)用，并且以驚人的速度增長，但是EdgeAI到底是什么呢？

Edge受到全球企業(yè)的喜愛，作為一種新時代的感應(yīng)技術(shù)，它具有巨大的實時觀察用戶的能力，以獲得更多的意識，采取智能有力的行動。有爭議的問題仍然存在，邊緣人工智能真的存在嗎？專家說，是的！例如，帶上您的智能手機，只需注冊并識別您的臉部，它就能在幾秒鐘內(nèi)解鎖您的手機。自動駕駛汽車是另一個復雜的例子，其中汽車無需任何人工干預即可自行駕駛。數(shù)據(jù)就在您的汽車或手機中，沒有時間將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云中并等待見解。

行業(yè)中的邊緣人工智能

無論是在企業(yè)層面還是在個人層面，我們都在使用EdgeAI的許多其他實例。從提醒你交通狀況的谷歌地圖到語音再到文本算法，智能人工智能無處不在。EdgeAI擁有巨大的潛力，根據(jù)Itractica的一份報告，到2025年，AIEdge設(shè)備出貨量將從2018年的1.614億臺增加到26億臺。流行的人工智能支持的邊緣設(shè)備包括頭盔顯示器、智能揚聲器、手機、PC/平板電腦、汽車傳感器、機器人、安全攝像頭和無人機。此外，可穿戴健康傳感器將具有很高的可采用率。

EdgeAI最有可能使包括供應(yīng)鏈和生產(chǎn)線在內(nèi)的工業(yè)密集型應(yīng)用受益。特別是在新興的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中，企業(yè)將看到更實實在在的ROI。例如，制造業(yè)可以使用邊緣AI進行預測性維護、故障排除和識別復雜物理系統(tǒng)中的問題。此外，EdgeAI還可以用于自動化產(chǎn)品測試和檢查，以提高質(zhì)量，同時減少資源消耗。

利用深度學習和邊緣人工智能

EdgeAI的另一個應(yīng)用是支持深度學習的智能相機，它可以處理捕獲的圖像來跟蹤多個物體和人。直接在邊緣節(jié)點上檢測可疑活動，而不是依賴于云，這有時會很耗時。智能攝像機可以通過流式傳輸數(shù)據(jù)來減少與遠程服務(wù)器的通信。這也可以減少遠程處理和內(nèi)存需求。深度學習和EdgeAI應(yīng)用最受關(guān)注的包括入侵者監(jiān)控系統(tǒng)，以保護房屋免受任何干預。這對于保護房屋和監(jiān)視老年人至關(guān)重要。

文本到語音（TTS）和語音到文本（STT）是兩個利用人工智能和數(shù)字語言（DL）的應(yīng)用將功能推向邊緣的兩個例子。例如，汽車中的免提文本讀寫功能，駕駛員可以在與信息娛樂系統(tǒng)交互的同時保持對汽車駕駛的注意力。

隨著AI邊緣的轉(zhuǎn)移，做好準備迎接一系列正在發(fā)生的變化。這些構(gòu)造轉(zhuǎn)變包括5G網(wǎng)絡(luò)、智能設(shè)備等的出現(xiàn)，以及對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增長和需求。隨著未來的飛速發(fā)展，企業(yè)將越來越多地使其系統(tǒng)“智能化”，這意味著市場將獲得顯著收益，以滿足智能邊緣人工智能平臺的計算需求