其实边缘AI：点燃人工智能新风尚的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解，因此呢，今天小编就来为大家分享边缘AI：点燃人工智能新风尚的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
什么是边缘AI？
边缘AI是指在终端设备上运行AI应用程序。即使在没有连接网络的情况下，大型模型等各种AI应用也可以依靠终端设备上的算力流畅运行。
我们知道，人工智能对算力有着极高的要求，在终端设备上部署人工智能应用也需要强大的算力。为了降低边缘AI应用对终端设备带来的算力需求，目前业界普遍的做法是在本地或云端数据中心完成数据训练任务，并在终端设备上进行模型推理和预测，从而能够可以轻松有效降低终端设备运行AI应用的算力需求。事实上，最近备受关注的AI PC本质上是边缘AI的一种形式。
边缘AI与边缘计算有哪些区别？
边缘AI和边缘计算最大的区别在于，边缘AI在终端设备上运行特定的AI应用，而边缘计算是一种基础设施和计算模型。
边缘AI要求终端设备能够进行人工智能计算和推理，因此需要更强的计算能力。边缘计算在靠近数据产生和使用的终端提供实时计算、存储和网络服务，减少数据传输延迟，减少对网络带宽的依赖。因此，边缘计算对算力的要求比边缘AI要低。
可以说，边缘AI是边缘计算的升级。它在具有边缘计算能力的终端设备上运行AI应用，使设备具备更强大的AI能力，使边缘设备更加智能，能够处理更复杂的应用。因此，边缘AI可以使边缘设备更加智能，能够自主执行复杂的数据处理和决策，而不依赖于数据中心和云端的计算资源。
边缘AI有哪些优势？
与在传统数据中心或云服务器上运行AI应用相比，边缘AI主要具有以下优势：
1）实时响应能力：在本地终端设备上运行人工智能应用，避免了本地与云/数据中心之间的数据传输，从而减少计算延迟和网络延迟，提供更快的实时响应能力。
2）个性化服务：基于应用场景和用户行为数据，边缘AI的自主学习能力可以针对不同场景、不同用户提供定制化服务，满足个性化需求。
3）数据安全和隐私保护：由于AI应用的运行和数据处理均在本地设备上完成，避免了本地与云端之间的数据传输，从而降低了数据泄露的风险，更好地保护了用户隐私。
4）降低成本。Edge AI减少对数据中心和云服务的依赖，有效降低长期成本。
边缘AI面临的主要挑战有哪些？
虽然边缘AI有很多优势，但目前来看，部署边缘AI仍然面临很多挑战：
1）算力：AI应用对算力要求很高，边缘AI也不例外。以AI PC为例，微软的Copilot人工智能大模型在搭载Intel处理器的PC上本地运行，需要至少40 TOPS算力的NPU。目前代号为Meteor Lake Core Ultra系列处理器的NPU算力仅为10 TOPS，远低于这一标准。当然，英特尔下一代Lunar Lake Core Ultra系列处理器NPU的算力将提供45 TOPS NPU算力，不过这一代产品最早也要到2024年圣诞节才能上市。
因此，目前来看，算力仍然是影响边缘AI部署的主要挑战。
2）功耗：由于产品尺寸限制，终端设备对功耗有着极高的要求。这就需要计算、存储和网络在保证高性能的同时控制功耗。计算能力和能源效率之间存在平衡。找到合适的平衡点。
3）数据安全和隐私保护：边缘AI对数据安全和隐私保护提出更高要求。为此，要求AI芯片的设计必须包含加密和安全功能，防止人为破坏造成数据泄露事故。
4）灵活部署和敏捷运维。由于边缘AI应用的多样性，为了更好地满足不同场景下的多样化应用需求并实现大规模效益，必须采用适合软件移植的软件定义和标准。同时，我们还要综合考虑如何进行敏捷化、智能化的运维。
最后，由于边缘AI仍处于起步阶段，如何将人工智能引入终端设备，发挥边缘AI的整体优势，还需要更多的研究和论证。
边缘AI适用于哪些应用场景？
笔者认为边缘AI目前适合以下场景：
一是商用办公：AI PC是目前最典型的应用场景。通过在本地商用计算机上运行各种大型模型应用，可以更好地提高办公效率，增强用户体验，并完全摆脱网络限制，让AI在办公场景中真正无处不在。
二是智能驾驶：智能座舱、自动驾驶等逐渐成为智能汽车的标配。未来，在边缘设备强大算力的支持下，在各类AI应用的支持下，无需连接互联网即可实现自动驾驶等功能，为驾驶员和乘客提供更加精彩丰富的体验。车内生活。
三是智慧工厂：通过在边缘设备上部署AI算法，无需连接网络即可在无人环境下快速准确地处理数据，并及时进行处理和决策。此外，在人工智能的支持下，机器人的形态更加多样化。除了传统的工业机器人和协作机器人之外，人形机器人将越来越多地应用于工业领域。
四是智能交通：以路口红绿灯为例，通过部署边缘AI设备，自动监测路口车流和人流，并自动调整红绿灯间隔，可以有效防止通信拥堵，让交通畅通无阻。更顺畅。因此，在边缘AI的支持下，交通也将变得更加智能。
除了上述应用场景外，未来边缘AI还将在智能家居、智慧城市、智慧农业等各种场景中发挥巨大价值。
写在最后：
在AI的支持下，边缘设备将变得更加智能，为边缘应用带来无限可能。当然，从边缘计算转向边缘AI不仅需要解决算力问题，还需要针对不同的边缘场景探索更多的AI应用。只有这样，边缘AI才能在更多行业落地，为更多用户带来更加智能、个性化的体验。
大家好，关于边缘AI：点燃人工智能新风尚很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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用户评论
边缘 AI 听起来很有意思，感觉像把人工智能的技术带到我们身边。
有16位网友表示赞同！
越来越觉得 AI 会影响生活的方方面面，边缘计算是个新方向！
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数据中心在哪里？ 终端在哪儿？感觉这两个地方都离不开AI啊。
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我觉得边缘 AI 在未来会有很重要的发展，因为它能更快速地处理信息。
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之前听说过数据中心，这次才知道还有边缘AI这个概念，挺有趣！
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数据到终端端来，计算也会更加直接了，效率应该更高吧？
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文章说 AI 是新宠儿，其实人工智能已经很热门了好久了吧？
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从理论到应用，AI 真的越来越实际化了，边缘AI就是很好的例子。
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这个方向发展太快了，我都不好跟上节奏！
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感觉智能家居离不开边缘 AI 了，各种设备都能更智能化运作。
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移动互联网发展这么快，边缘 AI 也是时代的必然产物吧？
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边计算是不是比中央计算更安全？
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以后很多应用可能都依赖边缘AI吧，想想还挺令人激动！
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对 AI 的了解还比较浅显，需要多学习一些深入的知识了。
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希望边缘AI能够推动更多创新！
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数据中心的运作越来越复杂了，边缘AI 或许能简化一些过程？
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边缘AI 这个词听起来很专业，希望能学到更多相关内容。
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文章写的不错，通俗易懂，适合对 AI 比较没有了解的人阅读。
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看来以后 AI 会越来越融入我们的日常生活！
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未来是边缘AI 的时代吗？
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