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處于邊緣的人工智能不斷在發(fā)展，應(yīng)用數(shù)不勝數(shù)，自動(dòng)駕駛汽車、藝術(shù)、醫(yī)療保健、個(gè)性化廣告和客戶服務(wù)都可以使用它。理想情況下，邊緣體系結(jié)構(gòu)由于更接近請求而提供較低的延遲。據(jù)預(yù)測，邊緣人工智能市場將從2021年的140萬美元增長到2027年的800萬美元，復(fù)合年增長率為29.8%。這種增長將在很大程度上來自物聯(lián)網(wǎng)的人工智能、可穿戴消費(fèi)設(shè)備，以及5G網(wǎng)絡(luò)中對更快計(jì)算的需求等因素。這些帶來了機(jī)會(huì)和保留，因?yàn)檫吘壢斯ぶ悄艿膶?shí)時(shí)數(shù)據(jù)很容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊。

讓我們來看看可能在明年塑造邊緣人工智能領(lǐng)域的五個(gè)趨勢。

將人工智能與云分離如今的巨大變化之一是能夠在沒有云連接的情況下運(yùn)行AI處理。例如最近發(fā)布的兩款新芯片設(shè)計(jì)，可以將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的處理能力提升到極致，跳過遠(yuǎn)程服務(wù)器或云計(jì)算。他們當(dāng)前的Cortex-M處理器可以處理對象識別，而手勢或語音識別等其他功能隨著ARM的Ethos-U55的加入而發(fā)揮作用。谷歌的Coral是一個(gè)使用本地人工智能構(gòu)建產(chǎn)品的工具包，它也承諾“離線”處理大量人工智能。

機(jī)器學(xué)習(xí)的行動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)操作的最佳實(shí)踐將證明邊緣人工智能是一個(gè)有價(jià)值的業(yè)務(wù)流程。It生產(chǎn)需要一個(gè)新的生命周期——或者，至少，這是MLOps開發(fā)過程中的推測。MLOps可以幫助企業(yè)數(shù)據(jù)流并將其推送到邊緣。隨著越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn)在邊緣人工智能方面什么最適合他們，持續(xù)的更新周期可能會(huì)被證明是有效的。專用芯片為了在邊緣進(jìn)行更多的處理，公司需要定制芯片來提供足夠的功率。例如人工智能加速器芯片與軟件套件配對，該套件實(shí)質(zhì)上將AI模型轉(zhuǎn)換為計(jì)算圖。

IBM在2021年發(fā)布了他們的第一款加速器硬件，旨在打擊欺詐行為。計(jì)算機(jī)視覺的新用例和功能計(jì)算機(jī)視覺仍然是邊緣人工智能的主要用途之一。該領(lǐng)域的一個(gè)主要發(fā)展是多模態(tài)人工智能，它從多個(gè)數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)，超越自然語言理解，分析姿勢并執(zhí)行檢查和可視化。這對于與人無縫交互的人工智能來說可能會(huì)派上用場，例如購物助理。高階視覺算法現(xiàn)在可以通過使用更細(xì)粒度的特征對物體進(jìn)行分類。它可以更深入地確定品牌和型號，而不是識別汽車。

訓(xùn)練模型來識別每個(gè)對象特有的粒度特征是很困難的。然而，使用細(xì)粒度信息的特征表示、提取特定特征的分割、規(guī)范化對象姿態(tài)的算法和多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法都是目前實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法。初期的企業(yè)用例包括質(zhì)量控制、實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈跟蹤、使用快照識別內(nèi)部位置和檢測深度偽造。

人工智能在5G上的增長速度加快5G和更先進(jìn)的技術(shù)即將到來。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和6G正在等待電信供應(yīng)商的到來。對于我們其他人來說，在完全進(jìn)入下一代網(wǎng)絡(luò)之前，還需要一些時(shí)間在與一些5G服務(wù)兼容的4G核心網(wǎng)絡(luò)之間過渡。這與邊緣人工智能有什么關(guān)系？5G上的AI可以為AI應(yīng)用帶來更好的性能和安全性。它可以提供人工智能所需的一些低延遲優(yōu)勢，并開啟新的應(yīng)用，如工廠自動(dòng)化、收費(fèi)和車輛遙測，以及智能供應(yīng)鏈項(xiàng)目。邊緣人工智能的新興趨勢比我們能列出的要多。特別是，它的發(fā)展可能需要人類方面的一些改變。邊緣人工智能管理將成為IT部門的工作，使用IT資源而不是讓業(yè)務(wù)線管理邊緣解決方案可以優(yōu)化成本。

來源：極客網(wǎng)