從智能家居助手如Alexa、Google Assistant和Siri，到高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的車道偏離警示，邊緣AI正逐步成為這些普及化設(shè)備的核心驅(qū)動(dòng)力。不同于依賴遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心云計(jì)算的傳統(tǒng)模式，邊緣AI在設(shè)備內(nèi)部直接運(yùn)用人工智能，于數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行計(jì)算。這種轉(zhuǎn)變不僅帶來(lái)了更低的延遲和更快的處理速度，還減輕了對(duì)持續(xù)互聯(lián)網(wǎng)連接的依賴，并緩解了隱私方面的顧慮。

邊緣AI的最大優(yōu)勢(shì)在于其速度，尤其在處理關(guān)鍵應(yīng)用時(shí)。與云或數(shù)據(jù)中心的人工智能相比，邊緣AI無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò)鏈路發(fā)送數(shù)據(jù)并等待響應(yīng)。它能在本地（通常基于實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)）進(jìn)行計(jì)算，提供即時(shí)反饋。例如，在工廠生產(chǎn)線上，邊緣AI能迅速判斷產(chǎn)品是否合格并進(jìn)行分流；在駕駛場(chǎng)景中，車輛信號(hào)的響應(yīng)也不應(yīng)依賴于網(wǎng)絡(luò)或云服務(wù)器的延遲。

眾多實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景正推動(dòng)邊緣AI的需求增長(zhǎng)。智能家居助手、ADAS、病人監(jiān)護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)等都是其典型應(yīng)用。從快速響應(yīng)家庭問(wèn)題，到實(shí)時(shí)車道偏離警示，再到智能手機(jī)上的血糖讀數(shù)，邊緣AI在提供快速響應(yīng)的同時(shí)，也最大限度地保護(hù)了用戶隱私。

在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，特別是倉(cāng)儲(chǔ)和工廠環(huán)境中，邊緣AI已展現(xiàn)出卓越的性能。同時(shí)，運(yùn)輸行業(yè)的技術(shù)也在不斷進(jìn)步，如具備復(fù)雜導(dǎo)航能力的送貨無(wú)人機(jī)。在醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，邊緣AI同樣為工程師帶來(lái)了巨大便利，如心臟起搏器和其他心臟設(shè)備的智能監(jiān)測(cè)與編程。

生成邊緣AI模型是當(dāng)前工程師和開發(fā)人員的關(guān)鍵任務(wù)。邊緣AI的最大機(jī)遇在于基于統(tǒng)計(jì)算法的模式匹配，如感知人的存在、智能家居助手的喚醒詞識(shí)別或電機(jī)晃動(dòng)檢測(cè)。生成機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常需要使用集成開發(fā)環(huán)境（如TensorFlow或PyTorch）或SaaS平臺(tái)（如Edge Impulse）。監(jiān)督模型是當(dāng)前最流行的邊緣AI模型，它基于帶標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，雖然準(zhǔn)確度高，但依賴于大量標(biāo)記數(shù)據(jù)，可能無(wú)法處理新輸入。

在硬件方面，邊緣AI工作負(fù)載通常在單片機(jī)、FPGA和單板計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。DigiKey等公司與頂級(jí)供應(yīng)商合作，提供多代邊緣AI硬件。此外，來(lái)自創(chuàng)客社區(qū)的開發(fā)板、神經(jīng)處理單元（NPU）和AI加速器也在邊緣AI領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。

ML傳感器也是邊緣AI的重要組成部分。帶有ML模型的高速相機(jī)已在供應(yīng)鏈中廣泛應(yīng)用，用于產(chǎn)品分發(fā)和缺陷檢測(cè)。同時(shí)，低成本的人工智能視覺模塊正在開發(fā)中，用于識(shí)別物體或人。這些模塊包括支持AI的傳感器，如相機(jī)傳感器和IMU、加速計(jì)等運(yùn)動(dòng)傳感器，它們可以通過(guò)ML訓(xùn)練提高工作效率。

展望未來(lái)，隨著各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的依賴加深，邊緣AI的應(yīng)用將更加廣泛。我們預(yù)期，未來(lái)邊緣AI的創(chuàng)新將集中在專用處理器邏輯、低功耗替代方案和更多集成/模塊選擇上，如AI視覺部件的內(nèi)置傳感器和嵌入式硬件。這些進(jìn)步將推動(dòng)邊緣AI在更多領(lǐng)域發(fā)揮深遠(yuǎn)影響。