什麼是邊緣運算？
邊緣運算 是一種將處理能力和資料儲存靠近資料產生源的運算類型。 通常，邊緣電腦系統無需連接網際網路，即可在本地處理資料。這是因為資料是在本地處理的， 使得邊緣電腦能夠在幾毫秒內即時做出決策。
邊緣運算與雲端運算不同，雲端運算依賴雲端或中心位置處理所有資料。而邊緣運算，資料會在收集的本地進行處理和儲存。
邊緣運算明顯優於雲端運算，因為它能夠實現即時毫秒級資料處理。邊緣運算解決了某些應用中與頻寬限制和延遲問題相關的難題，這些應用需要極快地執行計算。
簡單來說，邊緣運算讓您可以在本地處理資訊，而不是在雲端處理。邊緣電腦通常從感測器和物聯網設備收集資訊，進行本地處理和決策。有些邊緣電腦隨後會將處理後的資訊傳送到雲端，從而減少所需的網際網路頻寬。
什麼是邊緣 AI 運算？
既然您知道邊緣運算的意思，我們就來討論邊緣 AI 運算指的是什麼。邊緣 AI 運算指的是在靠近演算法處理資料來源的邊緣 AI 電腦上本地執行 AI 演算法。AI 邊緣運算非常棒，因為它讓您可以在幾毫秒內處理資料，而不是像雲端可能需要幾秒鐘，從而為機器學習智慧提供即時資訊和決策能力。
目前，大多數 AI 處理都在雲端的大型資料中心進行；然而，很大一部分 AI 處理現在正轉移到邊緣，許多新的智慧應用程式選擇在本地處理原始資料，然後將處理後的資料傳送到雲端進行額外的處理和分析，以實現更深入的機器學習。
什麼是推論分析，以及它如何在邊緣運行？
推論現在可以在邊緣執行，而不是將資料傳送到雲端，等待其被處理，然後返回。當在邊緣執行時，推論可以在本地即時執行，從而減少處理資料所需的網際網路頻寬。
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邊緣 AI 運算的範例有哪些？
邊緣 AI 運算最棒且最常見的範例是半自動駕駛車輛和/或商用車隊卡車，例如 Tesla Model S 和 Tesla Semi Truck。這些車輛配備了 AI 邊緣電腦，可從車輛周圍的各種感測器收集資料，處理資訊並做出操作車輛的決策。此類資訊處理必須極快地即時執行，這是雲端運算無法實現的。
邊緣 AI 運算有什麼優勢和好處，以及為何它很重要？
邊緣 AI 運算很重要，原因有很多；其中一些原因如下：
1. 即時資料處理
邊緣 AI 最顯著的優勢在於，它將高效能運算能力帶到感測器和物聯網設備所在的邊緣。AI 邊緣運算使得直接在現場設備上執行 AI 應用程式成為可能。這些系統可以透過深度學習 (DL) 演算法在現場處理資料並執行機器學習，以應用於自主應用程式，例如半自動駕駛車輛。想像一下，如果您的自動駕駛車輛在雲端處理資料需要幾秒鐘，而不是在邊緣處理只需要幾毫秒，那麼事故將會頻繁發生，將生命置於極大的危險之中。
2. 隱私
由於邊緣 AI 的大部分資料處理是在本地的邊緣電腦上進行的，因此傳送到雲端的資料更少，從而降低了資料在雲端某處被不當處理或盜用的風險。
儘管如此，這並不意味著受保護的資料可以免受駭客和其他網路安全威脅。Trusted Platform Group在其 TPM 2.0 模組中為硬體安全設定了標準，確保安全資料儲存以及資料的加密驗證和完整性審計方法。深入瞭解 TPM 2.0。
3. 減少網際網路頻寬
由於邊緣 AI 大部分資料處理在本地進行，您可以節省大量的網際網路頻寬費用，因為傳輸的資料量減少了。如果您曾經使用過Amazon AWS AI 服務，您可能會知道在雲端執行 AI 計算的費用有多高。現在雲端可以作為後處理資料的儲存庫，以便進行更多的分析。
4. 耗電量較少
由於您在本地處理資料，您將節省能源成本，因為您不必持續連接到雲端，並在邊緣設備和雲端之間來回傳輸資料。此外，許多邊緣運算設備在設計時就考慮了功耗和整體效率。由於許多邊緣應用程式部署在遠端和非受控環境中，邊緣電腦必須在功耗和效能之間取得平衡，這是至關重要的。
5. 更靈敏
由於邊緣 AI 電腦在本地處理資料，它們比等待設備收集資料、將其傳送到雲端處理，然後等待其傳回要靈敏得多。這種毫秒級的處理時間使得邊緣 AI 能夠極快地採取行動並做出決策。這使得邊緣 AI 電腦非常適合需要即時回饋的應用程式，例如自動駕駛車輛、智慧自動化和機器人技術。
邊緣 AI 可以用於哪些方面？
1. 工業物聯網
邊緣 AI 可用於工業環境，例如製造業，以實現生產線自動化，並使用 AI 視覺檢測產品缺陷。AI 檢測產品而不是人工檢測可以為您和您的企業節省大量資金。此外，邊緣 AI 檢測物品和處理資訊的速度比人類快得多。隨著邊緣 AI 電腦硬體的成本下降，您今天就可以大規模部署它。
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2. 監控
邊緣人工智慧可以顯著改善監控，同時減少傳輸到雲端的原始數據量。在引入邊緣人工智慧之前，安全攝影機和感測器必須將大量的原始數據傳輸到雲端進行處理和審查。然而，隨著邊緣人工智慧的出現，機器學習 (ML) 智慧攝影機系統可以捕捉原始數據，利用臉部辨識進行處理和分析，以識別可能直接在邊緣出現的相關人員和可疑活動。
這顯著減少了必須傳輸到雲端進行處理的原始數據量。只有觸發某些條件的數據才會發送到雲端進行進一步處理和分析。這不僅節省了網路頻寬，還讓您可以在不投資額外基礎設施的情況下連接更多攝影機和感測器，以支援不斷增長的連接設備和感測器數量。
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3. 自動駕駛車隊
邊緣人工智慧的重要性可以從其在自動駕駛車輛中的部署中看出，在自動駕駛車輛中，即時分析極為重要。如果沒有即時數據處理，自動駕駛車輛將無法實現。這是因為自動駕駛車輛必須在幾分之一秒內做出決策，如果沒有邊緣運算，這是無法實現的。例如，車輛必須在幾毫秒內識別路標、行人、車道、其他車輛，才能安全操作車輛。如果自動駕駛車輛依賴雲端進行數據處理，這可能需要幾秒鐘才能完成，那麼碰撞事故就會增加，因為在操作車輛時，毫秒至關重要。
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4. 物聯網設備的更好管理
邊緣人工智慧可用於更好地管理物聯網設備。物聯網 (IoT) 是指可以透過網路相互通訊的任何設備。這包括您口袋裡的手機、家裡或企業中的電子設備以及機器人。邊緣人工智慧可以更好地儲存、管理和處理這些設備收集的數據，減輕雲端處理資訊的壓力。使用邊緣人工智慧管理物聯網可以改善數據處理，並使您能夠擴展物聯網設備網路，而無需額外投資基礎設施來支援不斷增長的物聯網設備數量。
邊緣人工智慧的未來一片光明
不可否認的是，大多數人工智慧運算現在都走向邊緣。這是因為隨著物聯網設備產生的數據量不斷增長，對數據在邊緣處理的需求也日益增長。此外，對隱私的擔憂也支持在本地處理數據，這消除了將敏感個人資訊發送到雲端處理的需要。因此，邊緣人工智慧運算的未來確實一片光明。希望這篇部落格文章能夠回答什麼是邊緣人工智慧運算，以及它如何被使用。
