電子發(fā)燒友網報道（文/李彎彎） 邊緣AI是智能化發(fā)展的趨勢，是邊緣計算和人工智能的結合。邊緣AI，是指在物理世界的設備中直接部署AI應用的一種技術。它允許在實際創(chuàng)建數據的位置附近進行計算，而不是依賴于集中式云計算設施或異地數據中心。

邊緣AI發(fā)展歷程

邊緣AI可以廣泛應用于各種行業(yè)和場景中，包括制造業(yè)、醫(yī)療保健、能源、零售、交通等。例如，在智能制造中，邊緣AI可以實時處理生產線上的數據，實現快速決策和優(yōu)化；在智能交通中，邊緣AI可以處理交通信號燈和傳感器數據，實現智能交通控制和安全監(jiān)測。

邊緣AI是如何發(fā)展起來的呢，這要從最早期的云計算說起。2000年代初期-2005年，云計算的興起，云計算作為分布式計算的一種形式，將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，通過多部服務器組成的系統(tǒng)進行處理和分析。這一階段，云計算解決了任務分發(fā)和計算結果合并的問題，為海量數據處理提供了可能。

到2010年代之后，物聯網（IoT）與4G/5G無線網絡普及，隨著物聯網設備的迅速增加，網絡邊緣設備產生的數據量迅速膨脹，達到了澤字節(jié)（ZB）級別。4G和5G無線網絡的普及進一步推動了邊緣設備的數據傳輸能力，但也對數據處理能力、網絡傳輸帶寬負載量、個人隱私保護等方面提出了挑戰(zhàn)。

到2010年中后期，面對云計算在邊緣數據處理方面的局限性，邊緣計算作為一種新型計算模式被提出。邊緣計算強調在數據源或終端附近捕獲和處理數據，通過在本地完成處理來減少數據傳輸量和延遲。根據Gartner的預測，到2025年，將有75%的數據產生在數據中心和云之外的邊緣側。

2020年到現在，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和普及，邊緣AI作為將AI技術與邊緣計算相結合的新模式逐漸興起。邊緣AI允許在實際創(chuàng)建數據的位置附近進行AI計算和決策，從而提高了實時性、降低了延遲，并增強了隱私保護。

邊緣AI硬件技術和算法優(yōu)化趨勢

隨著5G、物聯網等技術的普及，邊緣AI將被廣泛應用于智能家居、智能交通、智能制造等領域。在智能家居中，邊緣AI可以實現設備的智能聯動和個性化服務；在智能交通中，可以實現車輛的實時調度和路況預測；在智能制造中，可以實現生產線的自動化和智能化。

可以看到，邊緣AI在多個行業(yè)展現出巨大的潛力。而隨著AI應用范圍的不斷擴大，整體算力需求將會日益增長。尤其是在自動駕駛、智能制造、智能家居等領域，對于實時性、安全性等個性化需求凸顯，使得邊緣端算力增長成為重要趨勢。

據Astute Analytica進行的一項研究預測，邊緣AI市場規(guī)模將從2021年的140萬增長至2027年的800萬，年復合利率高達29.8%。這一增長主要來源于物聯網、可穿戴消費設備的旺盛需求，以及5G網絡覆蓋對更快計算速度的渴求。

在這樣的背景下，硬件技術正在不斷創(chuàng)新升級，主流芯片大廠如英特爾、AMD、高通、蘋果等已陸續(xù)推出邊緣端高算力性能的旗艦芯片產品。這些產品不僅具備強大的計算能力，還針對特定應用場景進行了優(yōu)化，從而提升了算力的性價比和效率。

芯片升級不僅帶來了整機產品結構與功能的優(yōu)化，還推動了新一輪硬件升級趨勢的形成。這種升級趨勢將進一步加速邊緣AI技術的普及和應用。

除了硬件技術，算法也需要不斷優(yōu)化，針對邊緣設備資源有限的特點，研究人員正在不斷優(yōu)化人工智能算法，使其在邊緣設備上能夠高效運行。

具體來看，首先，隨著邊緣計算環(huán)境的普及，對AI算法在邊緣設備上的實時性和效率性要求越來越高。算法需要能夠在資源受限的環(huán)境下快速運行，并在幾毫秒內做出決策，以滿足實時交互和處理的需求。

其次，為了在資源有限的邊緣設備上運行，AI模型需要設計為輕量級，即具有較少的參數和較低的計算復雜度。這種設計使得模型能夠在邊緣設備上高效運行，同時保持較好的性能。

再就是，模型壓縮和加速技術成為優(yōu)化邊緣AI算法的重要手段。通過模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術，可以減少模型的參數量和計算量，提高模型的推理速度，同時保持模型的精度。

另外，AI技術被用于優(yōu)化邊緣計算的性能和效率，包括數據處理、能耗優(yōu)化、模型訓練等方面。同時，邊緣計算也優(yōu)化了AI模型的性能和效率，使模型能夠更好地適應邊緣設備的環(huán)境和需求。

數據預處理是AI算法訓練的重要步驟，對于提高模型性能至關重要。在邊緣AI中，由于數據往往需要在本地進行處理，因此數據預處理技術也需要進行優(yōu)化，以提高數據的質量和模型的性能。

邊緣AI算法的優(yōu)化不僅涉及算法本身，還需要考慮硬件與軟件的協(xié)同優(yōu)化。例如，通過優(yōu)化算法以適應特定硬件的特性，或者通過優(yōu)化硬件以更好地支持算法的運行，都可以提高邊緣AI系統(tǒng)的整體性能。

此外，邊緣計算平臺方面，各大科技公司和云計算服務提供商也紛紛推出針對邊緣設備的人工智能計算平臺，提供便捷的邊緣AI開發(fā)工具和資源。這些平臺支持從模型訓練到部署的全流程服務，降低了邊緣AI應用的開發(fā)門檻。

寫在最后

總而言之，隨著技術的不斷進步，邊緣AI逐漸在諸多領域實現應用，同時，邊緣AI硬件技術和算法、邊緣計算平臺等還在持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化。隨著邊緣AI技術的不斷發(fā)展，未來將出現更多創(chuàng)新性的硬件產品和應用場景。這些創(chuàng)新將推動邊緣AI技術的進一步普及和應用。