邊緣計(jì)算和人工智能是如何協(xié)同工作的？為什么邊緣計(jì)算很適合人工智能？有哪些用例？IT主管應(yīng)該知道這些內(nèi)容。

幾十年來(lái)，人工智能（AI）一直活躍在數(shù)據(jù)中心，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心具有足夠的計(jì)算能力來(lái)執(zhí)行處理器要求的認(rèn)知任務(wù)。隨著時(shí)間的推移，人工智能進(jìn)入了軟件領(lǐng)域，其中的預(yù)測(cè)算法改變了這些系統(tǒng)支持企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的本質(zhì)，如今人工智能已經(jīng)轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)的邊緣。

SAS公司物聯(lián)網(wǎng)副總裁Jason Mann解釋說(shuō)：“當(dāng)人工智能技術(shù)嵌入物聯(lián)網(wǎng)的端點(diǎn)、網(wǎng)關(guān)和其他設(shè)備時(shí)，邊緣人工智能就會(huì)出現(xiàn)。”

Red Hat公司首席技術(shù)策略師E.G.說(shuō)：“換句話(huà)說(shuō)，邊緣計(jì)算使數(shù)據(jù)和計(jì)算更加接近交互點(diǎn)。”邊緣人工智能是一種非常真實(shí)（并且正在迅速擴(kuò)展）的現(xiàn)象，為從智能手機(jī)、智能音箱到汽車(chē)傳感器和安全攝像頭等各種設(shè)備提供動(dòng)力。

IDC公司專(zhuān)注于邊緣戰(zhàn)略的全球基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)研究總監(jiān)Dave McCarthy表示，“人工智能是邊緣計(jì)算中最常見(jiàn)的工作負(fù)載。隨著物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的成熟，人們對(duì)在生成時(shí)應(yīng)用人工智能進(jìn)行實(shí)時(shí)事件檢測(cè)越來(lái)越感興趣。”

調(diào)研機(jī)構(gòu)德勤公司預(yù)測(cè)，全球在今年將出售超過(guò)7.5億個(gè)邊緣人工智能芯片（專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于執(zhí)行或加速設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)），在未來(lái)四年內(nèi)，企業(yè)市場(chǎng)的增長(zhǎng)速度超過(guò)其消費(fèi)者市場(chǎng)，其復(fù)合年增長(zhǎng)率為50%。

根據(jù)咨詢(xún)機(jī)構(gòu)易觀梅森（Analysys Mason） 公司的一份調(diào)查報(bào)告，在未來(lái)三年中，企業(yè)將平均30%的IT預(yù)算用于邊緣計(jì)算。

當(dāng)IT領(lǐng)導(dǎo)者考慮邊緣人工智能可能適合他們自己的企業(yè)技術(shù)路線(xiàn)圖時(shí)，企業(yè)將平均30%的IT預(yù)算用于邊緣計(jì)算。

1.從頭開(kāi)始很重要

如果企業(yè)尚未實(shí)施邊緣解決方案，那么將無(wú)法直接應(yīng)用邊緣人工智能。CompTIA技術(shù)分析高級(jí)總監(jiān)Seth Robinson說(shuō)，“對(duì)于當(dāng)今大多數(shù)IT領(lǐng)導(dǎo)者而言，第一步是構(gòu)建一種利用邊緣計(jì)算和云計(jì)算后端的解決方案架構(gòu)，集成人工智能將是管理邊緣解決方案規(guī)模和建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵一步。”

2.邊緣人工智能可以解決基于云計(jì)算的人工智能的局限性

延遲、安全性、成本、帶寬和隱私是一些與機(jī)器或深度學(xué)習(xí)任務(wù)相關(guān)的問(wèn)題，邊緣人工智能（更接近數(shù)據(jù)源）可以緩解這些任務(wù)。例如，每次人們向Siri或Alexa或Google提出問(wèn)題時(shí)，其語(yǔ)音記錄就會(huì)發(fā)送到邊緣網(wǎng)絡(luò)，在該網(wǎng)絡(luò)中，谷歌、蘋(píng)果和亞馬遜等公司使用人工智能將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本，從而使命令處理器能夠生成答案。

如果沒(méi)有邊緣計(jì)算，等待響應(yīng)的時(shí)間將會(huì)司空見(jiàn)慣。PubNub公司首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Stephen Blum表示：“邊緣網(wǎng)絡(luò)允許在Doherty閾值（不到400毫秒）內(nèi)獲得令人愉快的用戶(hù)體驗(yàn)。谷歌、蘋(píng)果和亞馬遜在邊緣計(jì)算投入巨資，以使他們的人工智能技術(shù)能夠快速回答問(wèn)題。為了與行業(yè)巨頭開(kāi)展競(jìng)爭(zhēng)，其他的企業(yè)需要投資開(kāi)發(fā)邊緣人工智能。”

3.如今只有一部分人工智能工作流發(fā)生在邊緣

Omdia公司分析師在其主題為《邊緣設(shè)備人工智能》報(bào)告中解釋說(shuō)，“如今的人工智能邊緣處理專(zhuān)注于將人工智能工作流的推理部分移到設(shè)備上。”

IDC公司McCarthy解釋說(shuō)，通常會(huì)使用歷史數(shù)據(jù)集在中央數(shù)據(jù)中心或云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施中對(duì)人工智能模型本身進(jìn)行培訓(xùn)。然后，可以將這些人工智能模型部署到邊緣以針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。

SAS公司的Mann說(shuō)：“實(shí)質(zhì)上，企業(yè)可以在其中的一個(gè)環(huán)境中進(jìn)行培訓(xùn)，而在另一個(gè)環(huán)境中執(zhí)行。訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)所需的大量數(shù)據(jù)和計(jì)算能力非常適合云計(jì)算，而在新數(shù)據(jù)上推理或運(yùn)行訓(xùn)練后的模型則非常適合在邊緣執(zhí)行。”

Omdia指出，在新的數(shù)據(jù)上推斷或運(yùn)行訓(xùn)練過(guò)的模型非常適合在邊緣執(zhí)行。能夠?qū)⒋笮腿斯ぶ悄苣Ｐ蛪嚎s為小型硬件形式的模型壓縮技術(shù)可以隨著時(shí)間的推移將一些訓(xùn)練推向邊緣。

4.在邊緣進(jìn)行實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)需要時(shí)間

PubNub公司的Blum說(shuō)，“實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)使人工智能在每次交互過(guò)程中都能不斷發(fā)展和完善。為了使人工智能能夠?qū)崟r(shí)學(xué)習(xí)，矩陣（人工智能大腦）必須在接受培訓(xùn)的同時(shí)還可以回答用戶(hù)的要求。這一挑戰(zhàn)使大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)都排除了實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。”

但是，一旦克服了這些挑戰(zhàn)，這將為更高級(jí)的邊緣人工智能應(yīng)用打開(kāi)大門(mén)。

5. 邊緣人工智能需要大量數(shù)據(jù)

IDC公司的McCarthy說(shuō)，“只有當(dāng)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)建立統(tǒng)計(jì)上相關(guān)的模型時(shí)，整個(gè)過(guò)程才會(huì)起作用。無(wú)論是從歷史數(shù)據(jù)還是獲得預(yù)期結(jié)果的數(shù)據(jù)來(lái)看，許多企業(yè)都沒(méi)有達(dá)到最低要求。”

6. 從整理好數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始

CompTIA公司Robinson表示，“大多數(shù)組織尚未建立全面的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐，也沒(méi)有這些類(lèi)型的數(shù)據(jù)集。此外，現(xiàn)代人工智能比以前的軟件程序更多地基于概率。錯(cuò)誤或無(wú)意義的答案的風(fēng)險(xiǎn)更高，并且如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不完整或有任何偏見(jiàn)，則該風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加。企業(yè)與其快速安裝人工智能組件并從中獲益，還不如從徹底檢查數(shù)據(jù)開(kāi)始。”

同時(shí)，McCarthy表示，行業(yè)專(zhuān)家可以用業(yè)務(wù)邏輯代替基于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，這種學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)用于多個(gè)數(shù)據(jù)流，直到企業(yè)積累了足夠良好的數(shù)據(jù)來(lái)充分利用人工智能。

7.云計(jì)算到邊緣架構(gòu)應(yīng)具有靈活性和前瞻性

SAS公司的Mann說(shuō)：“在定義架構(gòu)時(shí)，需要確保要針對(duì)企業(yè)規(guī)模進(jìn)行設(shè)計(jì)。云計(jì)算到邊緣架構(gòu)需要支持模型的部署、模型隨時(shí)間的變化，以及在安全環(huán)境中的數(shù)據(jù)傳輸。”

Mann建議實(shí)施與芯片組、操作系統(tǒng)和云計(jì)算提供商無(wú)關(guān)的架構(gòu)，以提供最大的靈活性，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的持續(xù)價(jià)值。

Mann說(shuō)，“盡管并非所有問(wèn)題都適合邊緣人工智能，但隨著高級(jí)用例的發(fā)展，所有IT基礎(chǔ)設(shè)施和架構(gòu)都應(yīng)設(shè)計(jì)為適應(yīng)邊緣分析。重要的是必須擁有一個(gè)環(huán)境，該環(huán)境可以支持將分析部署在實(shí)時(shí)或批處理所需的位置。”