边缘人工智能概述与未来发展趋势。

边缘人工智能是什么？

边缘人工智能是边缘计算和人工智能的混合体。这个想法是在有边缘计算能力的本地设备上执行人工智能算法。边缘人工智能允许用户实时解释数据，因为它不需要将自己的系统连接到其他系统。

目前，大多数人工智能程序都是基于云的中心进行的，这些中心需要大量的计算机能力和资源，因此很容易中断。边缘人工智能将这些过程整合到边缘计算设备的操作中，让用户在将数据传输到不同的位置之前进行过滤，从而节省时间。

边缘人工智能的优点有哪些？

降低成本和延迟时间，从而带来更好的用户体验。这使得以用户体验为中心的可穿戴技术，如实时交易或跟踪其健康和睡眠习惯的腕带，成为可能。从技术上讲，减少所需的带宽应降低租用因特网服务的成本。

边缘化技术设备不需要数据科学家或人工智能工程师的专业知识。它充当一个独立的系统，因为可视化数据流自动发送进行监控。

为何边缘人工智能非常重要？

然而，边缘人工智能应用的列表非常广泛。目前的例子是智能手机上的面部识别和实时交通报告，以及半自动汽车或智能设备。计算机游戏、智能扬声器、机器人、无人机、监控摄像头和可穿戴医疗设备是其他支持边缘人工智能的产品。下面是边缘人工智能未来应用环境：

它将为安全摄像头的检测过程提供信息。传统的安全摄像头收集视频几个小时，然后根据需要存储和使用。然而，在边缘人工智能的帮助下，算法程序将在网络本身实时执行，允许摄像头实时检测和分析可疑行为，从而提供更高效、更具成本效益的服务。实时解读自动驾驶汽车的数据和照片可以提高交通标志、人员、其他车辆和道路的识别能力，从而提高交通安全。在图片和视频分析中使用，对视听刺激做出反应，或者实时识别场景和设置(比如在手机上)是可行的。

工业物联网(IIoT)另一方面，它将在节约成本的同时提高安全性。人工智能将监控机器制造链中的潜在缺陷或错误，而机器学习将实时重组整个过程的数据。

未来的边缘人工智能发展趋势。

边缘人工智能是一个利用机器学习技术在本地处理硬件设备中提供的数据的系统。无论是服务器、物联网设备还是边缘计算服务器，都需要分析这些数据并实时做出判断，有些设备不需要连接互联网。这显著降低了与云计算方法相关的通信成本。换句话说，边缘人工智能将数据和处理转移到一些参与点，无论是服务器、物联网设备还是边缘计算服务器。

边缘人工智能克服了与云中传输和存储数百万个数据点相关的隐私问题，以及限制数据传输能力的带宽和延迟限制。

在包括无人驾驶汽车在内的许多领域，边缘计算技术都非常重要，它可以通过提高电池的耐久性来帮助降低能源消耗。同时也可以应用于机器人、监控系统和其它设备。所以，边缘人工智能软件市场的价值预计将从2018年的3.55亿美元增长到2023年的1.12万亿美元。

随着用户在手机上花费大量时间，越来越多的企业和开发人员意识到边缘技术的实施可以提供快速高效的服务，提高利润率的价值。这将为基于人工智能和消费者舒适度和满意度的企业级服务开辟一个全新的世界。

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