電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎） 邊緣AI是智能化發(fā)展的趨勢，是邊緣計算和人工智能的結(jié)合。邊緣AI，是指在物理世界的設(shè)備中直接部署AI應(yīng)用的一種技術(shù)。它允許在實際創(chuàng)建數(shù)據(jù)的位置附近進行計算，而不是依賴于集中式云計算設(shè)施或異地數(shù)據(jù)中心。

邊緣AI發(fā)展歷程

邊緣AI可以廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)和場景中，包括制造業(yè)、醫(yī)療保健、能源、零售、交通等。例如，在智能制造中，邊緣AI可以實時處理生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速決策和優(yōu)化；在智能交通中，邊緣AI可以處理交通信號燈和傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能交通控制和安全監(jiān)測。

邊緣AI是如何發(fā)展起來的呢，這要從最早期的云計算說起。2000年代初期-2005年，云計算的興起，云計算作為分布式計算的一種形式，將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序，通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進行處理和分析。這一階段，云計算解決了任務(wù)分發(fā)和計算結(jié)果合并的問題，為海量數(shù)據(jù)處理提供了可能。

到2010年代之后，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與4G/5G無線網(wǎng)絡(luò)普及，隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的迅速增加，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量迅速膨脹，達到了澤字節(jié)（ZB）級別。4G和5G無線網(wǎng)絡(luò)的普及進一步推動了邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸能力，但也對數(shù)據(jù)處理能力、網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬負載量、個人隱私保護等方面提出了挑戰(zhàn)。

到2010年中后期，面對云計算在邊緣數(shù)據(jù)處理方面的局限性，邊緣計算作為一種新型計算模式被提出。邊緣計算強調(diào)在數(shù)據(jù)源或終端附近捕獲和處理數(shù)據(jù)，通過在本地完成處理來減少數(shù)據(jù)傳輸量和延遲。根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2025年，將有75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在數(shù)據(jù)中心和云之外的邊緣側(cè)。

2020年到現(xiàn)在，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，邊緣AI作為將AI技術(shù)與邊緣計算相結(jié)合的新模式逐漸興起。邊緣AI允許在實際創(chuàng)建數(shù)據(jù)的位置附近進行AI計算和決策，從而提高了實時性、降低了延遲，并增強了隱私保護。

邊緣AI硬件技術(shù)和算法優(yōu)化趨勢

隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的普及，邊緣AI將被廣泛應(yīng)用于智能家居、智能交通、智能制造等領(lǐng)域。在智能家居中，邊緣AI可以實現(xiàn)設(shè)備的智能聯(lián)動和個性化服務(wù)；在智能交通中，可以實現(xiàn)車輛的實時調(diào)度和路況預(yù)測；在智能制造中，可以實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化和智能化。

可以看到，邊緣AI在多個行業(yè)展現(xiàn)出巨大的潛力。而隨著AI應(yīng)用范圍的不斷擴大，整體算力需求將會日益增長。尤其是在自動駕駛、智能制造、智能家居等領(lǐng)域，對于實時性、安全性等個性化需求凸顯，使得邊緣端算力增長成為重要趨勢。

據(jù)Astute Analytica進行的一項研究預(yù)測，邊緣AI市場規(guī)模將從2021年的140萬增長至2027年的800萬，年復(fù)合利率高達29.8%。這一增長主要來源于物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴消費設(shè)備的旺盛需求，以及5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋對更快計算速度的渴求。

在這樣的背景下，硬件技術(shù)正在不斷創(chuàng)新升級，主流芯片大廠如英特爾、AMD、高通、蘋果等已陸續(xù)推出邊緣端高算力性能的旗艦芯片產(chǎn)品。這些產(chǎn)品不僅具備強大的計算能力，還針對特定應(yīng)用場景進行了優(yōu)化，從而提升了算力的性價比和效率。

芯片升級不僅帶來了整機產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與功能的優(yōu)化，還推動了新一輪硬件升級趨勢的形成。這種升級趨勢將進一步加速邊緣AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。

除了硬件技術(shù)，算法也需要不斷優(yōu)化，針對邊緣設(shè)備資源有限的特點，研究人員正在不斷優(yōu)化人工智能算法，使其在邊緣設(shè)備上能夠高效運行。

具體來看，首先，隨著邊緣計算環(huán)境的普及，對AI算法在邊緣設(shè)備上的實時性和效率性要求越來越高。算法需要能夠在資源受限的環(huán)境下快速運行，并在幾毫秒內(nèi)做出決策，以滿足實時交互和處理的需求。

其次，為了在資源有限的邊緣設(shè)備上運行，AI模型需要設(shè)計為輕量級，即具有較少的參數(shù)和較低的計算復(fù)雜度。這種設(shè)計使得模型能夠在邊緣設(shè)備上高效運行，同時保持較好的性能。

再就是，模型壓縮和加速技術(shù)成為優(yōu)化邊緣AI算法的重要手段。通過模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術(shù)，可以減少模型的參數(shù)量和計算量，提高模型的推理速度，同時保持模型的精度。

另外，AI技術(shù)被用于優(yōu)化邊緣計算的性能和效率，包括數(shù)據(jù)處理、能耗優(yōu)化、模型訓(xùn)練等方面。同時，邊緣計算也優(yōu)化了AI模型的性能和效率，使模型能夠更好地適應(yīng)邊緣設(shè)備的環(huán)境和需求。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是AI算法訓(xùn)練的重要步驟，對于提高模型性能至關(guān)重要。在邊緣AI中，由于數(shù)據(jù)往往需要在本地進行處理，因此數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)也需要進行優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的性能。

邊緣AI算法的優(yōu)化不僅涉及算法本身，還需要考慮硬件與軟件的協(xié)同優(yōu)化。例如，通過優(yōu)化算法以適應(yīng)特定硬件的特性，或者通過優(yōu)化硬件以更好地支持算法的運行，都可以提高邊緣AI系統(tǒng)的整體性能。

此外，邊緣計算平臺方面，各大科技公司和云計算服務(wù)提供商也紛紛推出針對邊緣設(shè)備的人工智能計算平臺，提供便捷的邊緣AI開發(fā)工具和資源。這些平臺支持從模型訓(xùn)練到部署的全流程服務(wù)，降低了邊緣AI應(yīng)用的開發(fā)門檻。

寫在最后

總而言之，隨著技術(shù)的不斷進步，邊緣AI逐漸在諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，同時，邊緣AI硬件技術(shù)和算法、邊緣計算平臺等還在持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化。隨著邊緣AI技術(shù)的不斷發(fā)展，未來將出現(xiàn)更多創(chuàng)新性的硬件產(chǎn)品和應(yīng)用場景。這些創(chuàng)新將推動邊緣AI技術(shù)的進一步普及和應(yīng)用。