邊緣人工智慧是邊緣運算的組合，邊緣運算是一種資訊技術（IT）架構；主要優點和範例 人工智慧用於直接在設備或附近的本地伺服器上處理數據，這使得無需連接到雲端來處理該資訊並接收返回的回應。 也就是說，它包括在設備或伺服器上實現高資料處理和分析能力，以便它們不再依賴雲端中的資訊來源。因此，對於存在一定延遲、資料隱私至關重要或可能存在連線錯誤的情況來說，這是一個非常有用的系統。
透過一系列步驟可以了解 Edge AI 的工作原理。第一個包括即時收集數據，數據可以以任何格式到達，包括圖像和視訊。所有這些資訊在由人工智慧模型處理之前都會經過過濾，該模型之前已經接受過訓練，可以根據這些數據做出決策，而無需連接到雲端。
什麼是 Edge AI – 主要優點和範例
人們通常認為，與可以連接到雲端的設備相比，所有透過邊緣人工智慧工作的設備的資源都有限。然而，這些可以隨時更新以提高其性能和準確性。事實上，雖然 Edge AI 主要在同一裝置上工作並且不需要建立該連接，但在某些情況下可能是允許的，主要優點和範例 當需要更新或需要發送或接收資料時。然而，儘管如此，它的設計目的是根據您已有的資訊做出具體決策。
邊緣人工智慧應用的一些例子包括從智慧監控攝影機到自動駕駛車輛或物聯網設備的一切。
Edge AI的主要優勢
與直接依賴雲端連接的其他傳統人工智慧模型相比，邊緣人工智慧具有許多非常顯著的優勢。
這些優點之一是回應時間減少到最短，甚至消除，因為無需等待系統為您提供所要求的資訊。這對於需要即時回應的應用至關重要，例如安全系統或自動駕駛車輛或機械。
另一個優點是，它可以節省能源消耗和頻寬，甚至減少網路負載，因為無需將大量資料發送或下載到 奧地利電話號碼數據 以獲得回應。此外，即使沒有連接也可以存取所有數據，因此邊緣AI系統可以在任何情況下工作。所有這一切都歸功於資訊位於設備內部並從那裡進行處理，這也使得資料更加受到保護和安全。事實上，由於資料不需要跨網路來回傳輸，因此降低了資料被攔截的風險。
邊緣人工智慧的另一個好處是設備可以自主操作和執行操作，甚至能夠快速做出決策。此外，由於延遲時間的損失以及由於缺乏連接而導致的服務中斷的情況被消除，決策和回應的到達不會影響速度或有效性。
所有這些優勢使邊緣人工智慧系統成為各種應用中非常有價值的工具，例如智慧監控攝影機、自動駕駛車輛和物聯網設備；以及許多領域和部門，例如工業或醫學。
邊緣人工智慧和雲端人工智慧的區別
人們很容易將邊緣人工智慧與雲端人工智慧混淆，但這兩個系統之間存在著一定的差異。
邊緣人工智慧和雲端人工智慧的主要區別在於資料處理的位置和人工智慧模型的執行。邊緣人工智慧在本 你要知道兩者之間可以有不同的層次 地設備或網路邊緣處理和執行人工智慧模型，而雲端人工智慧則在雲端中的遠端伺服器上處理和執行人工智慧模型。這意味著與邊緣人工智慧不同，雲端人工智慧確實需要連接到網絡，將資料傳送到雲端進行處理，並接收回應。
正是這種差異使得Cloud AI比Edge AI具有更高的延遲，因為它必須將資料發送到雲端並等待 名譽互換 資料被處理才能獲得回應。同時，Edge AI 可以在設備上找到答案，從而消除等待時間。雲端人工智慧也需要更高的頻寬，並且人們擔心其隱私和安全，因為透過網路傳輸的資訊總是更容易受到影響。
當然，Cloud AI對硬體的要求不高，因為整個處理問題都落在雲端伺服器上，而Edge AI則落在設備硬體上。另外值得注意的是，Cloud AI由於與網路的連接，具有更強的分析處理能力和能力。另一方面，邊緣人工智慧有一定的局限性，因為它基於已經儲存的數據，儘管可以透過更新進行擴展，但在這方面，其容量和能力始終較差。
邊緣人工智慧和雲端人工智慧之間的差異並不意味著一個系統比另一個系統更好，因為它們都有自己的應用程式和實用程式。
Edge AI的使用範例
邊緣AI目前有許多應用，特別是在那些需要獲得快速回應且不能依賴網路連線在雲端進行資料處理的領域。
監視攝影機就是一個很好的例子，因為在使用邊緣人工智慧的安全系統中，可以快速進行影像或語音識別，而無需將資料傳送到雲端並等待處理以獲得回應。事實上，所有事情都可以在同一設備內進行處理，從而產生回應，從而可以在緊急情況下更快、更有效地採取行動，從而避免任何損壞。
自動駕駛汽車是另一個例子，因為它們可以透過感測器和攝影機即時處理數據以做出快速決策，從而減少事故和危險情況。
邊緣人工智慧也應用於機器人技術，以創建能夠根據感測器和攝影機偵測到的情況做出決策並適應任何情況的智慧機器。
有些穿戴式醫療設備也使用 Edge AI，因為它可以更快、更容易地檢測呼吸或心臟活動等異常情況。