边缘 AI 与云的融合：为您的 AI 战略做出正确选择

在不断发展的技术格局中，人工智能 (AI) 是推动各行业创新的关键力量。从彻底改变医疗诊断到改变金融服务和工业 4.0，人工智能的影响深远而深远。然而，随着人工智能能力的不断扩展，一场新的争论出现了：边缘还是云？ 

虽然云计算一直是 AI 开发和部署的支柱，但创新的未来正日益在边缘形成。边缘 AI 具有实时处理和降低延迟的潜力，为智能设备和物联网 (IoT) 的发展提供了无与伦比的机会。 

边缘与云

随着对实时数据处理和低延迟响应的需求不断增长，边缘 AI 与云计算之间的争论也愈演愈烈。云计算提供了巨大的计算能力、可扩展的资源和集中式数据存储。然而，云计算的集中式特性引入了延迟问题，并且依赖于稳定的互联网连接，这可能会限制需要即时实时响应的应用程序。

边缘人工智能改变了游戏规则，通过在设备上本地处理数据的能力解决了云计算固有的许多限制。这种分布式方法可确保更快的决策，并通过将敏感信息保留在更靠近源头的位置来增强数据隐私。 

根据行业预测，到 2025 年，75% 的数据将在边缘处理，这凸显了边缘 AI 在未来技术中的重要性日益增加。随着争论的继续，越来越明显的是，AI 的未来可能不在于在边缘和云之间做出选择，而在于将两者结合起来，利用各自的优势，打造更加多功能和高效的 AI 生态系统。

了解边缘人工智能和云计算

什么是边缘 AI？

边缘 AI 是在网络边缘而非云端的设备上运行人工智能 (AI) 算法的过程。“边缘”是指网络的外围，包括最终用户设备和将设备连接到更大的网络基础设施（例如互联网）的设备。

什么是云计算？

云计算是一种允许通过互联网访问和使用服务器、存储和应用程序等计算资源的技术。用户无需在本地计算机上存储数据和运行软件，而是可以利用强大的远程服务器，这些服务器无需昂贵的硬件即可提供大量的计算能力和存储空间。在云端处理大量数据需要稳定的连接。

架构和处理方面的主要差异

边缘 AI 与云计算之间的架构和处理差异对于理解它们的独特优势和应用至关重要。云计算架构依赖于提供巨大计算能力和存储空间的集中式数据中心。 

来自各种设备和应用程序的数据被发送到这些集中式服务器，在那里进行处理和分析。这种集中化允许显著的可扩展性和资源共享，使其成为大规模数据分析、机器学习模型训练和不需要实时处理的应用程序的理想选择。然而，对连续、高速互联网连接的依赖可能会带来延迟和潜在的瓶颈，尤其是在需要立即处理数据的场景中。

云计算架构

相比之下，边缘 AI 通过将计算移至更靠近数据源（通常在智能手机、物联网传感器或工业机器等本地设备上）的方式，实现了处理分散化。这种架构减少了将大量数据传输到云端和从云端传输数据的需求，从而实现了实时分析和决策。 

通过在本地处理数据，边缘 AI 可最大限度地减少延迟，并确保应用程序即使在网络连接有限或断断续续的情况下也能有效运行。这在需要立即响应的环境中尤其有利，例如自动驾驶汽车、远程医疗监控和工业自动化。

边缘AI架构

对于技术决策者来说，了解这些架构差异对于部署正确的 AI 解决方案至关重要。云计算提供强大、可扩展的资源，非常适合全面数据分析和长期存储，而边缘 AI 则提供实时现场处理所需的速度、效率和安全性。通过利用这两种方法的优势，企业可以根据自己的特定需求创建一个更加灵活、更具弹性的 AI 生态系统。

云计算范式

基于云的人工智能的优势

可扩展性和灵活性——基于云的 AI 在可扩展性和灵活性方面具有无与伦比的优势。公司可以从最少的资源开始，并根据需要扩展其计算能力，而无需投资昂贵的硬件。基于云的 AI 的灵活性还意味着公司可以快速适应不断变化的市场需求，部署新的 AI 模型，并以最小的干扰集成新兴技术。

强大的计算资源— 基于云的 AI 的另一个关键优势是可以访问强大的计算资源。领先的云提供商（例如 Amazon Web Services (AWS)）提供了大量的处理能力、存储和先进的 AI 工具，而这些资源对于大多数组织而言，在内部维护的成本过高。这种访问使企业能够轻松执行复杂的计算、运行复杂的机器学习算法和管理大型数据集。 

集中式数据处理— 集中式数据和分析进一步提升了基于云的 AI 的价值。通过在集中式云环境中聚合数据，企业可以进行全面分析并获得推动战略决策的见解。 

基于云的人工智能的局限性

延迟问题——尽管云 AI 具有诸多优势，但它也存在一些企业必须考虑的限制。主要挑战之一是延迟问题。由于数据必须从用户设备传输到云服务器进行处理，然后再返回，因此往返时间可能会带来延迟，这对于需要实时响应的应用程序来说可能是个问题。延迟仍然是基于云的应用程序中的一个关键问题，尤其是在毫秒之间就能产生重大影响的情况下。

连接要求——云 AI 的另一个重大限制是它依赖于稳定和高速的互联网连接。对于互联网接入不可靠的偏远地区或农村地区，依赖云 AI 可能会导致性能不稳定和服务中断。这种连接要求还可能阻碍在基础设施不健全的地区部署 AI 解决方案，从而限制基于云的 AI 系统的潜在覆盖范围和有效性。据国际电信联盟(ITU)报道，全球约 37% 的人口仍然无法接入互联网，这突显出连接差距可能会影响云 AI 的采用。

数据隐私和安全问题——考虑云 AI 时，数据隐私和安全问题也至关重要。将敏感信息存储在云中会增加数据泄露和未经授权访问的风险。尽管云提供商实施了严格的安全措施，但云存储的集中性可能使其成为网络攻击的诱人目标。 

持续运营成本——尽管云 AI 提供了可扩展性，但与持续数据传输、存储和计算能力相关的成本会随着时间的推移而增加。云基础设施仍然是增长最快的业务支出之一，同比增长高达 35%。

边缘人工智能的兴起

边缘人工智能带来了许多优势，解决了基于云的人工智能的许多限制。

边缘人工智能的优势

实时处理和更低的延迟 ——通过在智能手机和物联网传感器等设备上本地处理数据，边缘 AI 消除了云计算固有的延迟问题。 

增强的数据隐私和安全性 ——本地处理最大限度地降低了数据泄露和未经授权访问的风险，提供了更高级别的数据安全性。

减少带宽使用 ——无需将大量数据发送到云端。

节省成本 ——减少数据传输不仅可以降低运营成本，还可以提高人工智能应用的效率和可持续性，特别是在连接选项有限或昂贵的场景中。 

通过解决云计算的局限性并利用本地处理的独特优势，边缘人工智能已经在下一波技术创新中发挥着关键作用。

边缘人工智能的局限性

计算限制——虽然边缘 AI 具有众多优势，但必须承认其潜在的局限性，特别是在计算限制方面。边缘设备的处理能力、内存和存储能力通常比较有限。 

因此，开发人员和产品设计人员必须仔细优化他们的 AI 算法和模型以适应边缘部署。

初始硬件投资——部署边缘 AI 解决方案涉及为设备配备先进的处理能力、足够的内存以及 GPU 或 TPU 等专用组件来处理 AI 工作负载。 

维护和更新分布式系统的挑战——边缘人工智能需要在不同位置的众多设备上执行更新和管理。

数据隐私和安全 ——虽然通过将数据保存在本地通常会得到改善，但也会在边缘人工智能中带来挑战。每个边缘设备都成为潜在的漏洞点，确保每台设备免受网络威胁可能是一项艰巨的任务。

边缘 AI 相较于云端的优势

虽然边缘人工智能和云计算都具有显著的优势，但边缘人工智能具有独特的优势，这对于某些应用至关重要，特别是那些需要实时数据处理和立即决策的应用。 

在延迟至关重要的环境中，例如自动驾驶汽车、工业自动化和医疗监控，在边缘本地处理数据的能力可大幅缩短响应时间。对于技术决策者来说，这意味着在速度和精度至关重要的市场中，性能的提高和竞争优势的增强。

用例——边缘人工智能的优势在哪里？

边缘人工智能已在多个行业中找到了自己的市场，并在实时处理、数据隐私和可靠性至关重要的场景中表现出卓越的性能。 

工业物联网和预测性维护

在制造业和工业环境中，边缘人工智能正在彻底改变预测性维护。通过直接在机器或附近的边缘设备上处理数据，可以实时检测和解决潜在问题，最大限度地减少停机时间并提高整体设备效率 (OEE)。德勤的一项研究发现，预测性维护可以将维护计划时间缩短 20%-50%，并将设备正常运行时间和可用性提高 10%-20%。

医疗保健和医疗器械

边缘人工智能在医疗保健领域取得了重大进展，特别是在医学成像和患者监测方面。例如，斯坦福大学的研究人员开发了一种边缘人工智能系统，可以通过胸部 X 光片检测肺炎，其准确度可与放射科医生相媲美。

异常检测

边缘人工智能在各个领域的异常检测方面表现出色。例如，在网络安全领域，边缘人工智能可以实时检测和应对威胁，而无需将敏感数据发送到云端。此外，工程师现在可以训练视觉异常检测模型，这在工业检测、医学成像和物流等各种应用中都至关重要。 

边缘和云的融合——一种混合方法

边缘计算和云计算的融合催生出了一种强大的混合方法，使企业能够充分利用两种模式的优势。这种协同作用为各行各业的创新和效率创造了新的机会。 

利用两种范式的优势：

互补处理：边缘设备处理实时、延迟敏感的任务，而云端管理复杂、资源密集型的计算。这种分工优化了整体系统性能。

智能数据管理：边缘设备可以预处理和过滤数据，仅将相关信息发送到云端。这可以减少带宽使用量和云存储成本，同时保持全面的数据分析能力。

持续学习和模型更新：边缘设备在本地运行推理时，云端可以聚合来自多个来源的数据来训练和改进 AI 模型。然后可以将更新后的模型推送到边缘设备，从而形成持续改进循环。

可扩展性和灵活性：混合方法允许公司动态扩展其 AI 能力。他们可以添加边缘设备进行本地处理，或利用云资源满足临时计算需求。

增强的安全性和合规性：敏感数据可以在边缘本地处理，遵守数据隐私法规，而不太敏感的数据可以在云中进行分析以获得更广泛的洞察。

边缘 AI 的未来趋势

让我们探索塑造边缘 AI 未来的一些最重要的趋势：

边缘 AI 硬件的进步：

边缘 GPU： NVIDIA 开发了 AI 专用芯片，例如 NVIDIA 的 Jetson 系列，以运行针对边缘设备的优化模型。Advantech、Lexmark 和 Seeed 生产的准备就绪设备在具有适合在工业空间中运行的规格的设计中使用这些 NVIDIA 芯片。

边缘 AI 加速器：MemryX、Hailo 和 Syntiant 的设备是 AI 协处理器，以加速方式运行模型，从而将主机处理器从计算繁重的任务中解放出来。

神经处理单元 (NPU)：这些是与主机处理器集成在同一硅片上的加速协处理器。ARM 的 Ethos IP 可轻松与基于 Cortex 的 IP 设备一起添加，以加速推理。Alif 的 Ensemble、Himax 的 WiseEye2 和 Renesas 的 RA8 都集成了 Ethos IP。

微控制器和微处理器：随着这些设备变得更快、更高效，它们运行小型 AI 模型的能力也不断增强，而无需专用的板载 AI 加速硬件。Nordic、Infineon、Arduino、Espressif、Renesas、Silicon Labs、Sony、TI、NXP、ST 和 Microchip 均拥有具有 AI 功能的设备。

Edge Impulse 优化了模型，因此在上述设备上运行的代码速度更快、资源消耗更少。

针对边缘设备的AI模型优化：

模型压缩技术：研究人员正在开发先进的技术，利用大型 AI 模型来辅助创建边缘 AI 模型。最新的大型语言模型 (LLM)，如新发布的 ChatGPT-4o，令人惊叹，对边缘 AI 具有重大影响。例如，Edge Impulse 中的新功能允许用户利用 GPT-4o 的智能来自动标记视觉数据，从而生成一个尺寸缩小 2,000,000 倍并可直接在设备上运行的 AI 模型。

5G及其对边缘计算的影响：

增强连接性：5G 的高速、低延迟连接将支持更复杂的边缘 AI 应用，尤其是在物联网和智慧城市场景中。它允许边缘设备和附近的边缘数据中心之间更快地传输数据。

改进的实时应用： 5G 的超低延迟将增强自动驾驶汽车和增强现实等实时边缘 AI 应用，从而实现更快的决策和更身临其境的体验。

拥抱边缘，获得竞争优势

边缘 AI 和云计算之间的选择不仅仅是一个技术决策，它是一个战略决策，可以显著影响产品性能、用户体验，并最终影响您的底线。

然而，我们仍需记住，对于某些企业而言，边缘和云并非相互排斥。许多具有前瞻性的公司正在采用混合方法，利用两种模式的优势来创建更强大、更高效、响应更快的 AI 系统。