人工智能 (AI) 與物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的融合催生了 AIoT——一種智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)，利用人工智能來處理和分析物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)。隨著 AIoT 的發(fā)展，它正越來越多地從以云為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)生成源頭進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。通過在更靠近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的地方處理數(shù)據(jù)，邊緣 AIoT 可顯著降低延遲、增強(qiáng)安全性并提高醫(yī)療保健、制造和運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。
對(duì)于工程師和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師來說，在邊緣部署 AIoT 既帶來了巨大的機(jī)遇，也帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。了解基于邊緣的 AIoT 的架構(gòu)、約束和功能是釋放其全部潛力的關(guān)鍵。
為什么要在邊緣部署 AIOT？
傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)嚴(yán)重依賴云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。雖然云提供了可擴(kuò)展性和強(qiáng)大的計(jì)算能力，但它會(huì)帶來延遲和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。這就是邊緣計(jì)算的用武之地——將計(jì)算工作負(fù)載移到更接近數(shù)據(jù)生成位置的地方，例如傳感器、機(jī)器和智能設(shè)備。
與人工智能相結(jié)合時(shí)，邊緣 AIoT 使設(shè)備能夠在本地分析數(shù)據(jù)并做出即時(shí)決策，而無需依賴基于云的處理。這種轉(zhuǎn)變對(duì)于需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用程序至關(guān)重要，例如自動(dòng)駕駛汽車、預(yù)測(cè)性維護(hù)和醫(yī)療監(jiān)控系統(tǒng)。
邊緣 AIoT 的主要優(yōu)勢(shì)包括：
超低延遲：通過在本地處理數(shù)據(jù)而不是將其傳輸?shù)竭h(yuǎn)程云服務(wù)器來縮短響應(yīng)時(shí)間。
帶寬優(yōu)化：通過過濾和僅將必要數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆苼頊p少網(wǎng)絡(luò)擁塞。
改進(jìn)的安全性和隱私性：通過將敏感數(shù)據(jù)保持在更靠近其來源的位置，最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)威脅的風(fēng)險(xiǎn)
運(yùn)營(yíng)彈性：即使在互聯(lián)網(wǎng)連接有限或間歇性的環(huán)境中也能確保持續(xù)的功能。
通過邊緣 AIOT 改變行業(yè)
邊緣 AIoT 正在徹底改變幾個(gè)關(guān)鍵行業(yè)，實(shí)現(xiàn)更智能、響應(yīng)更快的系統(tǒng)。以下是它如何重塑醫(yī)療保健、制造業(yè)和交通運(yùn)輸。
1. 醫(yī)療保?。喝斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的醫(yī)療監(jiān)測(cè)和診斷
邊緣 AIoT 正在通過實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)、診斷和應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)來改變患者護(hù)理?？纱┐髟O(shè)備、智能植入物和醫(yī)院監(jiān)測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)在可以在本地處理關(guān)鍵患者數(shù)據(jù)，從而減少救生干預(yù)所需的時(shí)間。
例如，人工智能驅(qū)動(dòng)的可穿戴心電圖監(jiān)測(cè)器可以檢測(cè)不規(guī)則心律并向醫(yī)療保健提供者發(fā)送即時(shí)警報(bào)。同樣，醫(yī)院中支持人工智能的成像系統(tǒng)可以在本地處理醫(yī)學(xué)掃描，幫助醫(yī)生更快地進(jìn)行診斷和治療計(jì)劃。
對(duì)于工程師來說，設(shè)計(jì)能夠在邊緣處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的低功耗、高性能人工智能芯片仍然是一項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。確保數(shù)據(jù)安全并遵守醫(yī)療保健法規(guī)(如 HIPAA)是 AIoT 驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療系統(tǒng)的另一個(gè)關(guān)鍵因素。
2. 制造業(yè)：預(yù)測(cè)性維護(hù)和流程優(yōu)化
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 與邊緣人工智能相結(jié)合，可提高效率并減少制造設(shè)施的停機(jī)時(shí)間。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)依靠云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但邊緣人工智能物聯(lián)網(wǎng)可直接在工廠車間進(jìn)行實(shí)時(shí)異常檢測(cè)。
連接到工業(yè)機(jī)械的智能傳感器不斷分析振動(dòng)、溫度和壓力數(shù)據(jù)。在邊緣運(yùn)行的人工智能模型可檢測(cè)出指示潛在設(shè)備故障的模式，從而可以在發(fā)生代價(jià)高昂的故障之前進(jìn)行主動(dòng)維護(hù)。
對(duì)于工程師來說，將實(shí)時(shí)人工智能模型與傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備相結(jié)合既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。開發(fā)可在不同制造系統(tǒng)上運(yùn)行的安全、可互操作的人工智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)于廣泛采用至關(guān)重要。
3. 交通運(yùn)輸：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛和智能出行
邊緣 AIoT 是自動(dòng)駕駛汽車、智能交通系統(tǒng)和車隊(duì)管理的核心。在交通運(yùn)輸中，實(shí)時(shí)決策至關(guān)重要——無論是自動(dòng)駕駛汽車檢測(cè)行人，還是交通系統(tǒng)根據(jù)擁堵程度優(yōu)化信號(hào)時(shí)序。
自動(dòng)駕駛汽車必須在本地處理來自攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)傳感器的數(shù)據(jù)，以便立即對(duì)路況做出反應(yīng)。人工智能交通管理系統(tǒng)使用邊緣計(jì)算來分析交通模式并動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)，從而減少擁堵并提高道路安全。
對(duì)于工程師來說，關(guān)鍵的設(shè)計(jì)考慮因素包括能夠處理大量傳感器數(shù)據(jù)的高速、節(jié)能的人工智能處理單元。開發(fā)安全、低延遲的車輛到基礎(chǔ)設(shè)施 (V2X) 通信系統(tǒng)是推進(jìn)智能出行的另一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
設(shè)計(jì)邊緣 AIOT 的挑戰(zhàn)
雖然邊緣 AIoT 帶來了難以置信的機(jī)遇，但工程師和系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員必須應(yīng)對(duì)多項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)：
硬件限制：與基于云的系統(tǒng)相比，邊緣設(shè)備的計(jì)算能力、內(nèi)存和能源效率有限。在不影響性能的情況下優(yōu)化低功耗硬件的 AI 模型至關(guān)重要。
可擴(kuò)展性問題：邊緣 AIoT 部署需要分布式計(jì)算架構(gòu)。確保邊緣設(shè)備和集中式云系統(tǒng)之間的無縫協(xié)調(diào)需要可擴(kuò)展、靈活的設(shè)計(jì)。
安全和隱私風(fēng)險(xiǎn)：邊緣設(shè)備容易受到網(wǎng)絡(luò)威脅和物理篡改。實(shí)施安全啟動(dòng)、加密和基于 AI 的異常檢測(cè)對(duì)于保護(hù)數(shù)據(jù)是必要的。
實(shí)時(shí) AI 模型部署：必須不斷更新和重新訓(xùn)練 AI 模型以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式。工程師必須為邊緣環(huán)境設(shè)計(jì)自動(dòng)化模型部署管道。
邊緣 AIOT 的未來趨勢(shì)
展望未來，邊緣 AIoT 將繼續(xù)發(fā)展，新興技術(shù)將進(jìn)一步增強(qiáng)其功能：
AI 加速器和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算：專用 AI 芯片(如張量處理單元 (TPU) 和神經(jīng)形態(tài)處理器)將提高邊緣計(jì)算效率。
聯(lián)合學(xué)習(xí)：分散式 AI 訓(xùn)練技術(shù)將允許邊緣設(shè)備協(xié)作學(xué)習(xí)而無需共享原始數(shù)據(jù)，從而提高隱私和效率。
5G 和 AIoT 協(xié)同作用：超快、低延遲的 5G 網(wǎng)絡(luò)將實(shí)現(xiàn)更無縫的 AIoT 部署，減少對(duì)云連接的依賴。
邊緣的可解釋 AI (XAI)：透明的 AI 模型將提高任務(wù)關(guān)鍵型 AIoT 應(yīng)用(如醫(yī)療保健和自主系統(tǒng))的信任度和可靠性。
結(jié)論
邊緣 AIoT 代表了數(shù)據(jù)處理和利用方式的范式轉(zhuǎn)變。通過減少延遲、提高安全性和實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策，它正在改變從醫(yī)療保健到制造業(yè)和運(yùn)輸業(yè)的各個(gè)行業(yè)。對(duì)于工程師和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師來說，邊緣 AIoT 的未來前景既光明又復(fù)雜。開發(fā)節(jié)能的 AI 硬件、強(qiáng)大的安全框架和可擴(kuò)展的部署架構(gòu)將是釋放其全部潛力的關(guān)鍵。隨著 AIoT 的不斷發(fā)展，邊緣計(jì)算將在塑造下一代智能互聯(lián)系統(tǒng)中發(fā)揮根本性作用。
