人工智能与边缘计算结融合变革。

如今，边缘人工智能有许多应用，包括面部识别、自动驾驶汽车、可穿戴医疗设备和通过智能手机访问的实时交通更新。事实证明，边缘计算使人工智能设备能够更好地预测未来，在不向云平台传输大量数据的情况下做出更明智的决定，给下一代人工智能带来了无限的可能性。

为了应对新冠肺炎疫情带来的劳动力短缺、通货膨胀、供应链不确定等各种问题，许多企业都在考虑将边缘计算、云计算和人工智能结合起来。

人工智能通常部署在云平台上，可以处理大量数据，消耗大量计算资源。然而，并不是所有的数据都需要存储和处理在云平台上。相反，边缘人工智能可以在智能手机、笔记本电脑、可穿戴设备、物联网设备、车辆等智能设备上更可靠、更快、更安全地处理数据，并迅速促进决策。这项技术无疑是那些在几乎没有网络连接的地区开展业务的企业的最佳选择。

边缘计算的价值不仅仅是减少延迟。

如今，世界上有数十亿台物联网设备(如手机、智能电视、汽车、计算机和摄像头)正在收集和处理大量数据。虽然这些令人兴奋的数字带来了巨大的优势，但它们也暴露了新的弱点。边缘人工智能可以快速处理这些设备的数据，减少传输到云平台的数据量。此外，由于数据是在当地创建和处理的，它提供了更好的安全性和隐私性，可以有效防止入侵。

边缘计算带来的另一个显著好处是实时分析，这在很多用例中是显而易见的，也是很多企业利用率上升的主要驱动因素。这是由于数据处理、分析和存储在当地硬件或附近的服务器上，而不是发送到云平台。边缘计算网关也会减少带宽，因为边缘设备只传输与计算相关的数据量，以确保传输到云平台的带宽不会超负荷。

边缘人工智能计算的应用越来越广泛。

边缘人工智能虽然是一项相对较新的技术，但在各个垂直业务领域的影响力越来越大。最近备受关注的“工业4.0”正在利用人工智能和分析在生产线的各个阶段改变运营模式。边缘使用人工智能技术将使机器能够做出明智的决策，监控零件的故障，并在生产过程中发现异常情况。

边缘计算在医疗保健领域的应用越来越广泛。通过使用计算机视觉和其他传感器信息，可以独立监测病房和患者的身体状况。医疗专业人员可以利用人工智能在成像测试中检测心血管异常，发现骨骼错位、组织损伤和骨折，从而选择或手术进行治疗。

事实证明，这项技术也是汽车行业的福音。如今，汽车制造商正在使用各种类型的车辆收集的大量数据来识别和检测道路上的物体，从而提高乘客的安全性和舒适性。边缘人工智能计算支持的实时数据处理有助于避免与行人或其他车辆发生碰撞。

技术创新正在推动各个领域的业务发展，包括能源的智能预测、制造业的未来预测和零售的虚拟助手。自主购物系统，如智能手推车和智能结账系统，使零售商能够利用嵌入式视觉来改善消费者体验。此外，视频分析解决方案在建筑和建筑行业的应用率不断提高，主流市场玩家面临着更多的创收机会。

投资在边缘人工智能计算领域的持续增长。

在市场竞争中领先的唯一方法是主动投资技术。边缘人工智能如此重要，以至于谷歌、IBM、亚马逊等科技巨头都在大力投资开发自己的边缘计算设备。

中国企业也非常活跃，最近的边缘计算专利申请数量证明了中国在这方面的快速创新。5G的快速普及，以及对智能电网、智能联网汽车等应用场景的追求，促进了这方面的创新。为了进入尖端的人工智能硬件市场，许多中国人工智能处理器创业公司都在筹集资金。

这一切才刚刚开始。物联网设备的扩展，5G技术的普及，并行计算的改进，神经网络的商业成熟，都将促进边缘人工智能和机器学习基础设施的建设。

总之，边缘人工智能虽然还处于起步阶段，但未来的发展和潜在用途是无限的。企业可以将边缘人工智能整合到各种操作和维护过程中，从实时数据分析和应用中实现降低成本、提高质量和效率的业务价值，同时加强安全和隐私，减少网络延迟，降低带宽成本。

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