智能边缘是计算和人工智能的未来

一直希望能够在不影响生产的情况下检测出潜在的故障并进行修复。边缘计算通过使用一系列监视传感器来实现这一目的，这些传感器可以实时分析机器的运行状况数据，并就潜在问题向相关人员发出警报。

智能边缘甚至可以使实时操作优化成为现实。当前对运营数据进行集中分析，并定期推出生产改进措施。借助智能边缘，制造商将能够实时发现效率低下的问题，并在其生产线中迅速进行改进。

还有许多其他应用程序，例如预测性维护、面部识别、远程手术等，其中低延迟的智能边缘可以改变游戏规则。

智能边缘生态系统的组成部分

智能边缘的实际应用程序是多种多样的、复杂的，并且具有潜在的普及性。以下是支持智能边缘生态系统的各种组件的简要概述：

(1) 边缘计算

边缘计算分散了计算资源，并使它们更靠近端点设备。边缘计算的一些出色示例包括P2P计算、区块链、内容交付网络、网格计算等。所有这些示例都有一个共同点——它们将来自多个不同设备的计算资源集中起来，而无需集中协调。

边缘计算提供了一些好处，例如增强的端点安全性、低延迟、降低了数据传输带宽的成本，以及设备功能对网络中断的恢复能力。

(2) 边缘人工智能

多年以来，数据科学家一直将人工智能视为一种软件挑战。传统上，它们是托管在云计算服务器上的，因此物理硬件从未引起过他们的关注。边缘人工智能的出现已经使人工智能的发展脱颖而出。随着将人工智能托管在端点设备上，对针对人工智能及其任务进行优化的专用芯片的需求不断增加。

iPhone手机使用的A11仿生芯片就是一个很好的例子。其芯片每秒可以执行6000亿次操作，这使iPhone X系列的实时面部识别成为可能。因此，边缘人工智能不仅与软件有关，还与硬件有关。

边缘人工智能的许多优势包括实时数据处理，通过消费级设备的改进而实现的极高可扩展性以及用于实时反馈的场景分析。

(3) 边缘设备

智能设备使人工智能能够以更丰富、更深入和真实的方式“了解”周围的世界。人工智能不再依赖于人类将结构化和格式化的数据输入计算机，而是可以使用各种传感器来观察、嗅闻、品尝、接触、聆听周围的世界。

（编辑：信阳站长网）

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