什麼是邊緣人工智慧？
邊緣人工智慧是邊緣運算與人工智慧 (AI) 的結合。簡單來說，邊緣運算系統會在本機收集和處理資料，而不依賴雲端資源。它運行機器學習演算法以有效地收集、儲存和處理資料，從而在短短幾毫秒內做出即時決策。毫秒級處理的能力為一系列邊緣運算應用提供了可能，這些應用將受益於更低的延遲。因此，邊緣人工智慧指的是運行進階分析的人工智慧演算法，以實現即時處理和自動化以獲取洞察。就其深度學習能力而言，邊緣人工智慧絕不會超越雲端，但它將在資料產生源頭提供新一波的機器智慧。總之，邊緣人工智慧為關鍵任務應用提供即時決策，這是將工業部署轉向全面自動化的關鍵一步。
邊緣人工智慧背景 – 從雲端到邊緣的遷移
人工智慧的演變植根於龐大的數據中心，其中大量的數據被輸入人工智慧演算法以進行深度學習；這就是訓練機器學習模型以實現智慧的方式。如今，大多數人工智慧應用程式仍依賴其龐大的資源在雲端運行；但隨著邊緣運算的出現，許多機器學習模型正被推向更接近數據生成的地方，以進行推論和檢測。在雲端運行的人工智慧可以處理多個簡單的人工智慧應用程式，例如語音助理和識別。然而，各行各業需要更複雜的人工智慧解決方案來管理其邊緣的物聯網設備。此外，物聯網設備的普及以及對即時運算需求的增加，已促使人工智慧從雲端遷移到邊緣。
在雲端運行人工智慧應用程式，對於頻寬和延遲為關鍵任務的即時應用程式來說，會帶來更高的停機風險。 然而，多虧了 新一代 的微處理器，邊緣 人工智慧 演算法得以 高速、準確且高效地運行。邊緣人工智慧利用邊緣處經過訓練的機器學習模型，以緩解數據延遲和頻寬需求。 此外， 邊緣人工智慧運算允許各行各業透過自動化來提高其 效率， 從而減少人為干預。 總體而言， 邊緣人工智慧 透過其 實現 即時數據 處理和 低延遲決策的能力，對 工業邊緣產生了影響。
邊緣人工智慧與雲端人工智慧運算架構
雲端運作方式是作為一個中心或儲存庫，接收來自物聯網感測器和設備的資料。一旦資料儲存於雲端，機器學習演算法便會在其中運行其深度學習模型以進行智慧分析。但雲端的一個缺點是其與物聯網感測器部署位置的物理距離；這可能是在資源不如雲端豐富的惡劣偏遠和移動環境中。儘管雲端已被證明具有益處，但在即時推論和決策方面仍存在一些障礙。首先，邊緣感測器的原始資料需要高網際網路頻寬才能從邊緣傳輸至雲端遙測。其次，更不用說來自數百萬個邊緣設備的總資料吞吐量會將資料傳回雲端。此外，邊緣人工智慧使用案例可能包括網際網路連線不穩定的遠端環境，其中運算的在地化對於速度和準確性而言是必要的。
邊緣人工智慧運算及其從雲端轉移以提供更好的頻寬和更低的延遲
總之，邊緣人工智慧對於需要即時和低延遲運算資源的應用程式更有利。在邊緣執行人工智慧可以實現一體化、即時操作，包括在同一設備中進行決策、資料建立和資料儲存。邊緣人工智慧透過使用推論模型，將人工智慧模型從雲端轉移到更接近邊緣的地方。機器學習和智慧的過程需要大量的資源，需要雲端的資源；深度學習演算法被輸入資料並最終訓練深度神經網路 (DNN)。一旦 DNN 的框架建立，就可以在邊緣部署以進行推論。換句話說，一旦電腦從感測器收集所有物體的資料，它就會利用其所有資料輸入來做出準確的預測。在邊緣本地部署深度學習演算法可以實現即時分析，將延遲降低到幾毫秒。此外，邊緣人工智慧模型減少了網際網路頻寬需求，從而降低了將資料傳輸到雲端再傳回的成本。以下我們將更詳細地討論邊緣人工智慧運算的一些優點。
邊緣人工智慧的優勢
低延遲
資訊安全與隱私
邊緣人工智慧框架更加安全和隱私，因為它們在邊緣本地儲存、處理和分析資料，而不是不斷在雲端傳輸和交換資料。透過在本地處理所有資料，由於資料在本地而非雲端處理，因此外部各方存取敏感資訊的風險較低。因此，邊緣系統架構更加私密和安全，提供了額外的預防層，以防止資料洩露和網路威脅。
最小頻寬與更低成本
沒有邊緣人工智慧，各種設備需要不斷將資料傳輸到雲端。因此，當設備需要雲端進行額外處理時，會產生頻寬瓶頸；這種將資料傳輸到雲端再傳回的額外步驟會產生可能代價高昂的頻寬問題。但有了邊緣人工智慧，頻寬消耗會更低，因為資料可以在單一設備中進行本地管理、儲存和處理。此外，本地資料分析提高了資料處理速度，從而實現了即時回應。
可靠性
最後，邊緣人工智慧也讓邊緣應用程式受益於更高的可靠性，尤其對於關鍵任務操作而言。例如，自動駕駛車輛和超自動化應用程式，透過其極快的連線速度和即時決策，充分利用了邊緣人工智慧的優勢。邊緣人工智慧不依賴雲端，避免了不必要的延遲，這在最關鍵的時刻有助於更好的風險管理。此外，邊緣人工智慧可以透過使用專為承受各種惡劣操作環境而設計的堅固耐用的工業電腦來受益，這提高了其在戶外工業應用中運行的可靠性。當涉及到在惡劣環境中運行的邊緣人工智慧應用程式時，堅固耐用性要求變得極為重要；這些關鍵特性有助於確保長期可靠性。
邊緣人工智慧趨勢
5G
5G發展迅猛，以其提供增強型行動寬頻（eMBB）、超低延遲通訊（uRLLC）和大規模機器類型通訊（mMTC）的能力而聞名。5G的一個關鍵要素，將有助於塑造更多邊緣人工智慧應用，即其毫米波（mmWave）頻譜，可實現低於1毫秒的低延遲，並具有99.999%的可靠性。高速的5G無線連接速度將使可攜式邊緣電腦能夠更快地執行人工智慧，消除傳統雲端系統以往的頻寬瓶頸。這一趨勢將使邊緣人工智慧在實際應用中成為可能，在這些應用中，眾多工業物聯網（IIoT）設備可以在數據產生地點直接運行複雜的人工智慧模型。
高效的機器學習模型
透過人工智慧領域的廣泛研究和發展，機器學習演算法變得更加高效和準確。更高效的機器學習模型允許以更少的計算能力應用人工智慧。修剪、權重共享、量化和Winograd轉換等多種方法使得低功耗人工智慧模型能夠高效運行，同時保持其預測的準確性。憑藉高效的機器學習模型，邊緣人工智慧可以在邊緣執行各種複雜的人工智慧模型，其計算能力遠低於在雲端運行。
不斷增加的物聯網生成資料
物聯網設備的指數級增長正在突破網際網路頻寬的極限，尤其是在資料需要傳輸到雲端時。為了克服頻寬瓶頸，邊緣人工智慧在設備內部本地管理資料，並僅將必要的資料傳輸到雲端進行進一步分析，從而實現更快的資料流、更高的效能和更高的可靠性。
工業需求
為了在日益增長的工業解決方案中保持競爭力，企業採用各種顛覆性技術，包括邊緣人工智慧，以提高產量同時降低總擁有成本 (TCO)。例如，工業自動化可以透過實施機器視覺顯著提高組裝線的整體效率。製造商可以利用連接到高速攝影機和紅外線感測器的邊緣電腦，將自動化引入組裝線。透過機器視覺，製造商可以快速檢測數千種產品中的缺陷。此外，這些邊緣電腦配備了強大的 AI 加速器，例如 GPU 和 VPU，可在邊緣提供即時機器視覺。因此，越來越多的工業應用正在採用邊緣人工智慧以保持其競爭優勢。
如何選擇適用於工業邊緣 AI 運算的最適硬體？
深度學習運算需要強大的 AI 加速器，才能讓 AI 系統執行複雜的模式辨識，例如智慧監控或自動駕駛。此外，邊緣 AI 系統需要處理各種裝置和感測器，這些裝置和感測器會在邊緣收集大量資料以供電腦處理。因此，AI 邊緣電腦需要強大的 CPU、GPU 和 NVMe SSD，才能以大容量儲存實現高效能運作。Premio 的強固型邊緣電腦採用運算儲存和連線的最新技術所打造，可讓邊緣 AI 模型有效率地執行。
在選擇合適的邊緣 AI 電腦時，部署環境與硬體規格同樣重要。強固型功能，例如寬廣的工作溫度、防水防塵、抗震和抗振，甚至是寬電壓輸入，都是選擇邊緣 AI 電腦時需要考量的重要要求。因此，Premio 開發了超強固型邊緣 AI 電腦，適用於戶外或嚴苛環境中的工業應用，例如城市監控、採礦或機器人應用。
總而言之，Premio 的強固型邊緣電腦可作為邊緣 AI 應用程式的建置模組，這些應用程式旨在部署於最嚴苛的環境中，且需要效能和可靠性。此外，Premio 的強固型邊緣 AI 電腦也採用最佳的工業級設計，例如無風扇架構、工業級材料和無纜線設計，可讓電腦保持極致可靠。
工業邊緣的 AI 應用
有多種邊緣 AI 技術已在工業邊緣投入應用。例如，臉部辨識、自動駕駛和預測性維護已實施於各種工業應用中。為了深入瞭解邊緣 AI 對工業邊緣的影響，讓我們觀察邊緣 AI 增強功能如何影響目前和未來的一些工業應用：
智慧城市
深度學習可讓邊緣 AI 電腦即時透過智慧攝影機感知交通狀況並偵測異常行為。另一個利用機器推論的智慧城市應用是道路和停車場中的車牌辨識，AI 實作於各種 IoT 裝置中，可讓城市透過邊緣 AI 取得可採取行動的寶貴見解。智慧城市可以即時分析大量資料，並採取行動來改善城市運作，以提高生產力和效率。
汽車
邊緣 AI 為汽車產業提供控制和自主性。例如，將邊緣 AI 整合到車隊通訊產業，使用者可以透過手機、筆記型電腦和平板電腦等攜帶型裝置，更輕鬆地遠端監控汽車。此外，車隊公司可以在每輛車中實施邊緣 AI，以提供更好的車載資訊系統，並提供更多的控制、洞察力和安全性。將邊緣 AI 整合到車隊車輛的一些可用功能包括更有效率的路線重新規劃，以在旅途中節省燃料。此外，當系統偵測到可能導致停機的異常情況時，邊緣 AI 會自動向駕駛和控制站發出警報。由於大部分運算是在邊緣本地完成，因此車隊車輛可以以較低的頻寬和功耗即時處理資料。邊緣 AI 獨立於雲端也防止電腦受到資料外洩，從而提高安全性和保障。未來，邊緣 AI 將使自動駕駛車輛能夠達到完全自動駕駛，即使在農村和偏遠地區也能自動駕駛。
石油和天然氣
邊緣 AI 改善了石油和天然氣產業預測性維護的運用。它可即時分析資料，以監控作業是否順利進行。例如，如果感測器偵測到管線洩漏，電腦將會發出停止流量的指令並警示維護團隊。因此，這提高了工人及周圍環境的安全水準。邊緣 AI 也藉由將 AI 運算從雲端移至石油和天然氣資產所在的強固型邊緣電腦，從而最大程度地減少頻寬需求和停機時間，有助於降低成本。
農業
在農業產業中，邊緣 AI 可協助農民即時追蹤土壤和天氣狀況。在從感測器收集所有資料後，邊緣電腦可以決定施肥和收穫的正確時程。邊緣 AI 還可讓機器視覺辨識和區分植物，以選擇針對每種植物物種採取的行動。藉助邊緣 AI，日常管理和日常收穫所需的時間減少，同時提高了收穫量。
製造業
AI 使得強固型邊緣電腦能夠透過人類肉眼無法發現的高精度即時機器視覺，快速偵測生產鏈中的缺陷和錯誤。強固型邊緣電腦的支援可讓製程有效率且可靠地運作，同時保持高精度和較低的生產成本。此外，即時偵測分析還可讓電腦在不關閉機器的情况下篩選生產線上的損壞產品，這將減少停機成本。
為什麼選擇邊緣 AI？
話雖如此，邊緣 AI 將改善各種智慧應用程式，尤其是在工業環境中。邊緣 AI 可讓使用者獲得高速資料分析和高效能運算，而無需依賴雲端。此外，為工業營運選擇合適的強固型邊緣電腦也是另一個關鍵決策，將決定工業邊緣 AI 應用程式的成功。使用者需要能夠識別適用於在工業邊緣執行 AI 的強固型邊緣電腦的特定要求。當然，每個產業對其運算解決方案都有不同的要求層級，但瞭解 硬體要求 和邊緣 AI 的優點對於部署成功至關重要。Premio 工程師透過設計和製造各種強固型邊緣 AI 電腦來滿足工業運算要求，從而解決了這一挑戰。如果對邊緣 AI 的強固型邊緣電腦有任何疑問，請「聯絡我們」。
