人工智能(AI)已從科幻小說中的標(biāo)志性概念穩(wěn)步發(fā)展成為各行各業(yè)不可或缺的商業(yè)技術(shù)。它能夠簡化復(fù)雜的工作流程并個(gè)性化用戶體驗(yàn)，使其成為全球科技討論的焦點(diǎn)。但與其他顛覆性技術(shù)一樣，人工智能也面臨著挑戰(zhàn)。
企業(yè)通常依賴集中式數(shù)據(jù)中心來驅(qū)動 AI 應(yīng)用。雖然這種方法確實(shí)有其優(yōu)勢，但保持系統(tǒng)持續(xù)可靠運(yùn)行需要全天候供電，這會消耗電網(wǎng)資源，并顯著增加碳排放和水資源消耗，以保持服務(wù)器冷卻。
為了解決這個(gè)問題，許多 AI 服務(wù)提供商已開始轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算——這是一種計(jì)算過程，將 AI 模型部署在更靠近數(shù)據(jù)源的位置，而不是集中式系統(tǒng)。這種轉(zhuǎn)變正在改變企業(yè)實(shí)施 AI 的方式，并為推進(jìn) AI 創(chuàng)新和獲取其效益開辟一條更高效、更可持續(xù)的途徑。
但它究竟有哪些優(yōu)勢?為什么這些優(yōu)勢如此重要?
讓我們先來了解一下邊緣 AI 的三大優(yōu)勢。
降低延遲和帶寬成本
采用邊緣 AI 的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是能夠通過減少長距離數(shù)據(jù)傳輸來降低延遲。在海量數(shù)據(jù)持續(xù)生成的行業(yè)中，高效的數(shù)據(jù)傳輸至關(guān)重要，因?yàn)榧词故且幻腌姷难舆t也可能造成重大后果。
當(dāng)使用集中式數(shù)據(jù)中心時(shí)，數(shù)據(jù)會被發(fā)送到云服務(wù)器進(jìn)行分析，然后再傳輸回最終用戶。這種方法不僅會增加延遲，還會導(dǎo)致嚴(yán)重的帶寬限制，從而降低網(wǎng)絡(luò)速度。
邊緣人工智能 (Edge AI) 則采用了不同的方法——利用由遠(yuǎn)程部署的邊緣設(shè)備組成的分布式網(wǎng)絡(luò)快速處理數(shù)據(jù)。由于邊緣人工智能設(shè)備可以在本地處理數(shù)據(jù)，因此可以釋放帶寬、提高網(wǎng)絡(luò)速度并提升資源效率。由于無需持續(xù)傳輸數(shù)據(jù)，企業(yè)可以節(jié)省大量帶寬成本，并且僅依賴云端進(jìn)行后期分析處理。
更低的功耗
無需持續(xù)傳輸數(shù)據(jù)也能顯著節(jié)省能源，但邊緣人工智能設(shè)備在其他方面也同樣節(jié)能。
大多數(shù)邊緣人工智能設(shè)備的運(yùn)行功耗遠(yuǎn)低于集中式數(shù)據(jù)中心。雖然這看似不利，但邊緣人工智能設(shè)備的設(shè)計(jì)初衷是有限的計(jì)算能力，以處理特定的人工智能應(yīng)用。它們是為滿足模型需求而量身定制的，不會像基于云的解決方案或通用 CPU 那樣浪費(fèi)能源。邊緣人工智能設(shè)備還可以配置按需激活，這意味著它們只能在特定條件下激活。在這種情況下，能源消耗很少，只有在必要時(shí)才會消耗。
由于能源容量有限，邊緣人工智能設(shè)備的設(shè)計(jì)必須兼顧能源效率和高效冷卻。邊緣人工智能設(shè)備經(jīng)常在森林和農(nóng)場等充滿挑戰(zhàn)的戶外環(huán)境中運(yùn)行，這些環(huán)境中會暴露在灰塵、潮濕或極端溫度下。然而，邊緣人工智能設(shè)備的優(yōu)勢在于其獨(dú)立性和靈活性，可以比集中式系統(tǒng)更輕松地利用可再生能源。
在森林或農(nóng)場等戶外環(huán)境中，相比傳統(tǒng)的云基礎(chǔ)設(shè)施，在邊緣人工智能設(shè)備上安裝太陽能電池板或風(fēng)力渦輪機(jī)等可再生能源解決方案要容易得多。邊緣人工智能設(shè)備的運(yùn)行功耗也低得多，這意味著依靠可再生能源運(yùn)行更加可行。如果進(jìn)行全面的維護(hù)和管理，邊緣人工智能的節(jié)能潛力將無與倫比。
經(jīng)濟(jì)高效的擴(kuò)展和用例
邊緣人工智能不僅是一種高效節(jié)能的解決方案，也是擴(kuò)展人工智能運(yùn)營的最佳選擇。
當(dāng)需要不斷上傳、傳輸數(shù)據(jù)并支付存儲費(fèi)用時(shí)，云計(jì)算的相關(guān)成本會迅速增加。在邊緣 AI 設(shè)備上本地處理數(shù)據(jù)意味著更低的網(wǎng)絡(luò)成本，而在人口密集的集中環(huán)境中，擴(kuò)展邊緣 AI 設(shè)備比依賴集中式數(shù)據(jù)中心要容易得多，成本也低得多。
根據(jù)工作負(fù)載和 AI 應(yīng)用，AI 服務(wù)提供商可以根據(jù)需要逐步添加更多邊緣設(shè)備，每個(gè)設(shè)備都配備相應(yīng)的處理管理功能。功耗和維護(hù)成本將根據(jù)需要盡可能高效地分配，這在升級集中式系統(tǒng)或云服務(wù)器時(shí)很難實(shí)現(xiàn)。
這種靈活性和可擴(kuò)展性使邊緣 AI 擁有豐富的應(yīng)用，每個(gè)應(yīng)用都經(jīng)過量身定制，以充分利用預(yù)測型 AI 和生成型 AI 的功能。在零售領(lǐng)域，預(yù)測型 AI 可以分析模式并識別潛在的安全威脅，從而更有效地保護(hù)資產(chǎn)。在制造業(yè)，它可以通過預(yù)測潛在危險(xiǎn)并確保合規(guī)性來幫助創(chuàng)建更安全的工作環(huán)境。
邊緣 AI 不僅可以幫助企業(yè)充分發(fā)揮 AI 的潛力，而且還避免了隨之而來的運(yùn)營難題。這意味著魚與熊掌兼得，名副其實(shí)。
未來之路
人工智能在邊緣的集成不僅標(biāo)志著技術(shù)進(jìn)步，更代表著業(yè)務(wù)運(yùn)營和價(jià)值觀的轉(zhuǎn)變。
通過讓人工智能計(jì)算更接近數(shù)據(jù)生成點(diǎn)，企業(yè)正在顯著延長人工智能革命的進(jìn)程。如果沒有可持續(xù)的替代人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，這場革命的征程將會被縮短。
考慮到降低延遲和帶寬成本、降低功耗以及經(jīng)濟(jì)高效的擴(kuò)展等因素，未來之路清晰可見：人工智能計(jì)算的未來就在邊緣。
