由于物聯網設備的激增，企業數據量呈爆炸式增長。傳統上，物聯網設備收集的敏感數據大多存儲在云中。但考慮到數據中心和最終用戶之間的延遲，這種安排正變得難以維持。在處理緊迫的操作需求時，組織可能很難依賴遠程服務器來處理其數據。云數據安全是一個更復雜的問題。考慮到這些擔憂，難怪許多企業都在尋求優勢。也就是說，他們需要在本地處理數據，以支持實時決策。本質上，它們需要比云允許的更快的處理速度。

人工智能與邊緣：物聯網應用的新興范式

下一代員工不喜歡到處等。他們希望這些設備盡早做出決定。但需要以最小的延遲處理數據，這不僅僅是一個急躁的問題。對于自主車輛以及許多醫療和工業應用來說，物聯網系統需要盡快做出自動化決策。

邊緣計算技術符合這些期望。它能夠從物聯網設備以及相關存儲和分析中無縫收集數據。此外，它還支持本地實時決策。

邊緣的人工智能使用了一個緊湊的架構，但是它提供了一個強大的計算方法，可以驅動本地的數據信息決策。邊緣設備越智能，成本就越高，但同時，它可以在本地處理和存儲大量數據，從而減少在其他地方處理和存儲數據的需要。

就單位體積而言，一些通用的支持人工智能的邊緣設備是頭戴式顯示器、智能汽車傳感器、消費者和商業機器人、無人機和安全攝像頭。邊緣計算還可以擴展到包括個人電腦和平板電腦、移動電話和下一代智能揚聲器的處理能力。微軟、谷歌、亞馬遜等大公司已經投入巨資，為支持人工智能的邊緣計算解決方案進行試驗。

什么要在邊緣設備上部署人工智能模型？

考慮部署邊緣計算模型有以下幾個原因：

一、它提供實時響應，避免了延遲問題

使用邊緣計算，不需要將數據傳送到云中進行處理，因此不存在延遲問題。這一事實加速了企業的實時決策。在飛機監控、醫學成像、自動駕駛等應用中，實時響應是關鍵，因為基于人工智能的決策是根據物聯網機器的實時性能做出的。

二、它使操作更可靠

邊緣計算使用戶能夠從本地數據存儲、處理和獲取智能。因此，可以在本地構建健壯的物聯網解決方案。此外，有關流程、操作、機器運行狀況和其他變量的快速決策可以無縫地做出，而無需連接問題。利用邊緣計算的實時信息，人工智能可以通過防止突然的機器故障或故障來保證連續的過程。此外，識別何時需要預測性維護的參數被集成到物聯網解決方案中。

三、它通過加強風險管理確保更大的安全性

通過避免公共云的安全威脅，邊緣計算將敏感數據保存在本地IT生態系統中。此外，支持人工智能的解決方案可以檢測網絡邊緣的異常情況。如果網絡攻擊者試圖以物聯網設備為目標訪問網絡，防御者可以快速實施緩解技術。人工智能驅動的風險分析確定了網絡攻擊者的所有可能進入點，并主動制定了緩解安全問題的計劃。

結語

以前，強大的人工智能應用程序需要一個龐大而昂貴的數據中心才能運行，但一個支持人工智能的邊緣計算設備幾乎可以在任何地方駐留。這并不意味著邊緣計算將取代云計算。然而，隨著數字世界變得更加互聯，實時智能將轉向邊緣。不可否認，邊緣的人工智能提供了無盡的機會，可以幫助企業更有效地推動運營，提高生產率。

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