如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析的邊緣AI

　　高效的實(shí)時(shí)處理，是顯著改善新一代商業(yè)環(huán)境的技術(shù)進(jìn)步。因此，在容納現(xiàn)代設(shè)備和應(yīng)用程序產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的云環(huán)境可能不太方便。這就是邊緣人工智能(AI)作為游戲規(guī)則改變者發(fā)揮作用的地方。在源頭附近的數(shù)據(jù)處理允許邊緣人工智能進(jìn)行即時(shí)分析，從而在業(yè)務(wù)交易中做出更好的決策。本文將闡述如何使用邊緣人工智能進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，并提供一些建議，以及逐步集成人工智能用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的所有優(yōu)勢。

　　邊緣AI簡介及其重要性

　　邊緣AI是在連接到網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備上使用AI模型來分析設(shè)備上的數(shù)據(jù)，不一定在云端。這種計(jì)算方式還可以減少響應(yīng)時(shí)間、提高數(shù)據(jù)的隱私級(jí)別，并提高運(yùn)營績效。

　　對于處理來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、攝像頭和傳感器的大量數(shù)據(jù)的組織，邊緣AI提供了實(shí)時(shí)理解數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。在制造業(yè)、醫(yī)療保健、零售業(yè)和智慧城市等各個(gè)領(lǐng)域，使用邊緣AI進(jìn)行實(shí)時(shí)分析變得越來越重要。

　　組織如何采用邊緣AI進(jìn)行準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)分析?

　　要將邊緣AI應(yīng)用于實(shí)時(shí)分析，需要對規(guī)劃此解決方案、選擇正確的基礎(chǔ)設(shè)施，以及創(chuàng)建可部署在邊緣的AI模型進(jìn)行大量考慮。以下是一個(gè)循序漸進(jìn)的方法:

　　1、評估用例和狀態(tài)目標(biāo)

　　評估使用環(huán)境和要實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵目標(biāo)是很有必要的。確定需要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)類型、要使用的小工具，以及必須做出的選擇。例如，在制造環(huán)境中，該應(yīng)用可用于識(shí)別有問題的設(shè)備，并隨后迅速糾正。

　　2、選擇正確的邊緣設(shè)備和硬件

　　對于邊緣AI系統(tǒng)而言，選擇正確的硬件平臺(tái)更為重要。邊緣設(shè)備可以是傳感器、網(wǎng)關(guān)或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，其類型根據(jù)運(yùn)行能力、存儲(chǔ)空間和連接云的能力而有所不同。高級(jí)邊緣設(shè)備保證AI算法的執(zhí)行沒有干擾或延遲。

　　3、邊緣部署的AI模型開發(fā)和優(yōu)化

　　部署在云端的AI模型并不特別適合部署在邊緣。為了使邊緣AI可持續(xù)，部署的模型必須簡單、低功耗且能夠在邊緣設(shè)備上運(yùn)行。在優(yōu)化AI算法以用于邊緣系統(tǒng)時(shí)，可以應(yīng)用模型壓縮和量化等功能。

　　4、使用面向邊緣的框架和平臺(tái)

　　為了更輕松地進(jìn)行優(yōu)化，可以采用邊緣AI框架的集成，例如Tensor Flow Lite、NVIDIA Jetson或Microsoft Azure IoT Edge。它們提供在這些邊緣設(shè)備上部署AI模型所需的框架和API，還提供了模型管理設(shè)施以及模型部署、模型監(jiān)控和模型更新。

　　5、中心：數(shù)據(jù)隱私和安全

　　邊緣AI的另一個(gè)好處是，數(shù)據(jù)保存在更靠近原始元素的地方，不需要將太多信息傳輸?shù)皆贫恕５�是，仍存在一些值得關(guān)注的領(lǐng)域，例如數(shù)據(jù)安全仍然很重要。使用強(qiáng)大的安全和加密措施、明確訪問此類設(shè)備的權(quán)限，并經(jīng)常更新設(shè)備以應(yīng)對威脅。

　　6、繼續(xù)監(jiān)測學(xué)術(shù)關(guān)系并更新模型

　　部署邊緣AI解決方案后，維護(hù)非常重要，以便檢查系統(tǒng)是否符合預(yù)期或是否提供預(yù)期的性能。一種方法是不斷將新數(shù)據(jù)輸入AI模型，以減少實(shí)時(shí)分析AI環(huán)境中其分析能力下降的可能性。

　　實(shí)時(shí)分析中邊緣AI部署最佳實(shí)踐的系統(tǒng)綜述

　　1、優(yōu)先考慮低延遲和高可用性

　　邊緣AI的第一個(gè)優(yōu)勢是延遲更低。確保架構(gòu)和算法盡可能對延遲不敏感，以便決策過程能夠更快地完成。

　　2、選擇正確的設(shè)備

　　選擇正確的硬件對于良好的邊緣AI設(shè)計(jì)至關(guān)重要。這決定了邊緣設(shè)備;無論是傳感器、網(wǎng)關(guān)還是IoT設(shè)備，都取決于處理能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或網(wǎng)絡(luò)。高性能邊緣設(shè)備通過在邊緣提供高性能，來幫助AI算法不受干擾地運(yùn)行。

　　3、為邊緣訓(xùn)練和部署基于學(xué)習(xí)的AI模型

　　為云流程開發(fā)的模型并不適合部署在邊緣。為了使邊緣AI有效，模型應(yīng)該很小、從能源角度來看很節(jié)約，并且可以在邊緣硬件的低計(jì)算資源上訓(xùn)練運(yùn)行。其中一種可以應(yīng)用于人工智能算法的方法被稱為模型壓縮和量化。

　　4、探索面向邊緣的框架和平臺(tái)

　　以下是一些邊緣AI框架，可以用于輕松開發(fā)-Tensor Flow Lite、NVIDIA Jetson和Microsoft Azure IoT Edge。這些平臺(tái)提供的組件和框架旨在使用戶能夠在邊緣部署AI模型，還為已部署的模型提供一些支持，例如監(jiān)控和更新。

　　5、保護(hù)數(shù)據(jù)免受潛在數(shù)據(jù)泄露

　　邊緣AI的另一個(gè)特點(diǎn)是，其能夠在數(shù)據(jù)生成的地方處理數(shù)據(jù)，從而最大限度地減少信息流向云端。但數(shù)據(jù)安全并沒有被落下。開發(fā)相應(yīng)的加密、強(qiáng)大的訪問和定期更新，以保護(hù)邊緣設(shè)備免受網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。

　　6、組織持續(xù)監(jiān)測和模型更新

　　同樣，部署邊緣AI解決方案后，監(jiān)控是確保系統(tǒng)按預(yù)期運(yùn)行并符合性能標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵。在實(shí)時(shí)分析場景中，靜態(tài)數(shù)據(jù)會(huì)定期加載到AI模型中，以模擬模型的可重用性和準(zhǔn)確性。

　　目前推薦的在實(shí)時(shí)分析中應(yīng)用邊緣AI的方法

　　1、優(yōu)先考慮低延遲和高可用性：

　　邊緣AI最直接的優(yōu)勢是消除延遲。確保架構(gòu)和算法具有盡可能長的延遲，以便決策更快。

　　2、云和邊緣之間的平衡：

　　但目前，邊緣AI負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理，云解決方案仍然是系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、模型訓(xùn)練和擴(kuò)展的重要組成部分。系統(tǒng)的優(yōu)化將在邊緣和云的最佳結(jié)合點(diǎn)進(jìn)行。

　　3、選擇正確的AI框架和工具包：

　　Tensor Flow Lite、Open VINO以及EdgeX Foundry等移動(dòng)框架與邊緣部署高度兼容。而工具包，有助于簡化實(shí)施此類計(jì)劃的過程。

　　4、注重可擴(kuò)展性和靈活性：

　　由于邊緣AI部署應(yīng)能夠在不同的維度級(jí)別上進(jìn)行，因此實(shí)施應(yīng)易于擴(kuò)展，并可在各種用例中模塊化。評估模塊化架構(gòu)，避免將許多分散式解決方案“硬編碼”，因?yàn)檫@樣它們就無法提供太多靈活性。

　　5、優(yōu)化功耗：

　　邊緣設(shè)備需要持續(xù)工作;由于其環(huán)境，它們通常必須在低功耗條件下工作。實(shí)施高效但資源要求低的深度學(xué)習(xí)模型。

　　采用邊緣AI處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)

　　盡管具有諸多優(yōu)勢，但實(shí)施邊緣AI進(jìn)行實(shí)時(shí)分析仍面臨一些挑戰(zhàn)：

　　資源限制：邊緣設(shè)備的物理限制，如計(jì)算能力和內(nèi)存，意味著人工智能模型經(jīng)常受到這些設(shè)備的限制。

　　數(shù)據(jù)管理復(fù)雜性：如果有多個(gè)邊緣設(shè)備連接，則處理多個(gè)邊緣設(shè)備上的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)有些困難。

　　與傳統(tǒng)系統(tǒng)的集成：使用邊緣AI的主要缺點(diǎn)是，其必須適應(yīng)當(dāng)前的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)，因此可能會(huì)出現(xiàn)集成問題。

　　維護(hù)和更新：各種設(shè)備上的邊緣AI系統(tǒng)需要更新，并確保性能的一致性，這只有通過不斷的監(jiān)督和采用某些特定的方法才能實(shí)現(xiàn)。

　　實(shí)時(shí)分析是邊緣人工智能找到各種應(yīng)用的另一個(gè)領(lǐng)域

　　1、智能制造：

　　設(shè)備健康狀況的實(shí)時(shí)診斷、預(yù)測性維護(hù)和提高產(chǎn)量是邊緣AI的其他應(yīng)用。

　　2、零售分析：

　　其在零售領(lǐng)域，捕捉和分析實(shí)時(shí)購物者行為、庫存甚至購物體驗(yàn)。

　　3、醫(yī)療保健監(jiān)測：

　　邊緣AI運(yùn)行可穿戴設(shè)備和醫(yī)療、患者跟蹤傳感器，用于實(shí)時(shí)跟蹤患者的生命體征并通知診所。

　　4、智慧城市：

　　交通管理、能源分配和監(jiān)控系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)AI處理，有助于城市高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　5、自動(dòng)駕駛汽車：

　　邊緣AI允許汽車處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，并做出正確的實(shí)時(shí)決策和動(dòng)作。

　　總結(jié)

　　在邊緣處理和分析數(shù)據(jù)使得不同領(lǐng)域的新應(yīng)用成為可能。了解如何執(zhí)行邊緣AI進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，可讓企業(yè)處于有利地位，從而及時(shí)做出決策，節(jié)省成本并提高績效。研究智能制造和醫(yī)療保健，AI在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)索引流處理中的積極影響是不可否認(rèn)的。可以看出，通過遵循實(shí)時(shí)邊緣AI實(shí)施的提示并考慮出現(xiàn)的問題，組織將能夠發(fā)揮邊緣計(jì)算的巨大潛力。

　　同樣，隨著邊緣人工智能技術(shù)的進(jìn)步，將其應(yīng)用于商業(yè)模式的能力將決定一家企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下的競爭力。