邊緣人工智能(Edge AI)能為我們做些什么？

本文來(lái)源The European Sting和世界經(jīng)濟(jì)論壇，作者：Kay Firth-Butterfield

想象一下，您希望您的新智能恒溫器能夠快速調(diào)高溫度，以便在異常寒冷的一天下班回家后，您的房子會(huì)變得溫暖。您從智能手機(jī)連接并要求它采取行動(dòng)。您不會(huì)知道，但該操作可能需要幾秒鐘，因?yàn)樗鼘⒛恼?qǐng)求發(fā)送到云并接收返回的指令。

現(xiàn)在再想象一下，你乘坐的自動(dòng)駕駛汽車(chē)突然感覺(jué)到一條狗跑到了你面前的道路上。汽車(chē)需要在幾毫秒內(nèi)做出反應(yīng)才能避免災(zāi)難。這種反應(yīng)需要邊緣人工智能(AI)——這種技術(shù)可以在與用戶互動(dòng)的最近點(diǎn)做出決定，在這種情況下，汽車(chē)的傳感器至關(guān)重要。這就是瞬間決定的定義。

借助當(dāng)今的物聯(lián)網(wǎng) (IoT)，數(shù)據(jù)始終處于動(dòng)態(tài)之中。它從遺留系統(tǒng)流向云，一直流向邊緣設(shè)備，并超越組織的系統(tǒng)流向合作伙伴和客戶。答案需要實(shí)時(shí)傳遞，因此當(dāng)可以通過(guò)邊緣設(shè)備處理數(shù)據(jù)時(shí)，使用集中式計(jì)算能力并不總是有效的。當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)只有幾毫秒鐘的反應(yīng)時(shí)間時(shí)，它沒(méi)有時(shí)間等待云端做出決定。

無(wú)論設(shè)備位于何處，都可以將大量數(shù)據(jù)輸入到邊緣的 AI 算法中，而且好處很多。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可以將重要的患者信息傳遞給醫(yī)生，縮短游樂(lè)園的排隊(duì)時(shí)間，提醒電力公司注意潛在的停電情況，并使自動(dòng)駕駛汽車(chē)及時(shí)做出反應(yīng)以防止悲劇發(fā)生。

邊緣 AI 允許設(shè)備在設(shè)備級(jí)別自行做出這些決定。它不一定必須連接到互聯(lián)網(wǎng)來(lái)處理數(shù)據(jù)。考慮一款可以監(jiān)控您的睡眠模式的手表，但它不是將數(shù)據(jù)推送到云端進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，而是將數(shù)據(jù)記錄在手表本身上進(jìn)行處理。

支持邊緣的人工智能設(shè)備還包括視頻游戲、智能揚(yáng)聲器、無(wú)人機(jī)和機(jī)器人。安全攝像頭也可以啟用邊緣功能——工廠車(chē)間的攝像頭在制造過(guò)程中尋找產(chǎn)品缺陷，可以快速識(shí)別哪些產(chǎn)品需要立即拉出。當(dāng)速度可以挽救生命時(shí)，邊緣AI 還可用于分析緊急醫(yī)療護(hù)理的圖像。處理能力越接近，響應(yīng)時(shí)間越快。

盡管邊緣技術(shù)不會(huì)取代云，但僅屬于您的用戶數(shù)據(jù)（例如您的睡眠模式或游戲數(shù)據(jù)）可以在支持邊緣的設(shè)備中進(jìn)行處理。這種數(shù)據(jù)的去中心化解決了隱私問(wèn)題，這是物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的一個(gè)重要問(wèn)題。邊緣 AI 可以在不損害隱私的情況下提供便利。而且，在某些情況下，它可能更便宜——一家公司目前正在開(kāi)發(fā)聲控家用電器，例如洗衣機(jī)和洗碗機(jī)，使用每個(gè)售價(jià)幾美元的微型微處理器。

“當(dāng)談到我家里那些的小玩意兒，我其實(shí)更希望它們不那么智能”——克萊夫·湯普森，《連線》

例如，咖啡機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別 AI 只需要識(shí)別大約 200 個(gè)單詞，所有單詞都與煮咖啡的任務(wù)有關(guān)。想一想，《連線》記者克萊夫·湯普森說(shuō)：“我不需要講壞笑話或?qū)崿F(xiàn)自我意識(shí)的電燈開(kāi)關(guān)。他們只需要識(shí)別“開(kāi)”和“關(guān)”，也許還有“暗”。當(dāng)談到與我共享房子的小工具時(shí)，我實(shí)際上更希望它們不那么智能。”

除了更快、更便宜的處理之外，邊緣人工智能不需要不斷擴(kuò)展的互聯(lián)網(wǎng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，現(xiàn)在有大量數(shù)據(jù)在邊緣被感知和產(chǎn)生——Statista估計(jì)到 2025 年這個(gè)數(shù)字將達(dá)到近 80 Z字節(jié)。

這是如此的巨大，以至于使用當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的帶寬將所有這些數(shù)據(jù)從邊緣設(shè)備傳輸?shù)皆品?wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)和處理在技術(shù)上是不可行的。即使帶寬可用，也需要有足夠的數(shù)據(jù)中心資源來(lái)處理所有數(shù)據(jù)。更少的帶寬需求轉(zhuǎn)化為成本節(jié)約。大約 10% 的企業(yè)生成數(shù)據(jù)是在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理的。Gartner預(yù)測(cè)，到 2025 年，這一數(shù)字將達(dá)到 75%。

物聯(lián)網(wǎng)世界中最令人煩惱的問(wèn)題之一是，大量買(mǎi)不起設(shè)備或生活在沒(méi)有本地網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村地區(qū)的人可能無(wú)法參與對(duì)我們?nèi)粘Ｉ畹母脑?。網(wǎng)絡(luò)容量有限的歷史可能會(huì)成為惡性循環(huán)。邊緣網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起來(lái)并不簡(jiǎn)單，而且可能很昂貴。發(fā)展中國(guó)家通過(guò)需要更新的邊緣設(shè)備處理數(shù)據(jù)的能力可能會(huì)進(jìn)一步落后。因此，邊緣計(jì)算的增長(zhǎng)是結(jié)構(gòu)性不平等可能增加的另一種方式，特別是因?yàn)樗c改變生活的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的可訪問(wèn)性有關(guān)。

邊緣人工智能的另一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)是，數(shù)據(jù)在處理后可能會(huì)被丟棄——就其“在邊緣”的本質(zhì)而言，這意味著它可能無(wú)法進(jìn)入云端進(jìn)行存儲(chǔ)?？梢灾甘驹O(shè)備丟棄信息以節(jié)省成本。雖然中央處理和存儲(chǔ)肯定有缺點(diǎn)，但優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)在需要時(shí)就在那里。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、技術(shù)

人工智能 (AI) 正在影響社會(huì)的方方面面——家庭、企業(yè)、學(xué)校甚至公共場(chǎng)所。但隨著技術(shù)的快速發(fā)展，需要多方利益相關(guān)者合作來(lái)優(yōu)化問(wèn)責(zé)制、透明度、隱私和公正性。

更多詳情：https://www.weforum.org/videos/how-are-the-forum-and-partners-shaping-the-future-of-artificial-intelligence-and-machine-learning

如果只有你和你的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在空曠的道路上行駛，那么大量的數(shù)據(jù)可能看起來(lái)并不重要，但請(qǐng)?jiān)僮屑?xì)想想。從這條空曠道路的數(shù)據(jù)中可以了解到很多信息，包括路況信息，以及車(chē)輛和其他類(lèi)似車(chē)輛在這些條件下的行為。最后，當(dāng)涉及到邊緣計(jì)算時(shí)，必須仔細(xì)審查一個(gè)清晰的業(yè)務(wù)案例，以確保網(wǎng)絡(luò)的成本與所創(chuàng)造的價(jià)值相平衡。盡管如此，盡管存在不平等或數(shù)據(jù)丟失，而且隨著5G技術(shù)的進(jìn)步和成本更低的處理芯片，很容易看到“在邊緣”會(huì)如何留在這里——無(wú)論是你的自動(dòng)駕駛汽車(chē)還是你的咖啡機(jī)，讓你為通勤做好準(zhǔn)備。

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