边缘计算和人工智能需要了解说明问题

　　边缘计算和人工智能是如何协同工作的？为什么边缘计算很适合人工智能？有哪些用例？

　　几十年来，人工智能（AI）一直活跃在数据中心，因为数据中心具有足够的计算能力来执行处理器要求的认知任务。随着时间的推移，人工智能进入了软件领域，其中的预测算法改变了这些系统支持企业业务发展的本质，如今人工智能已经转移到网络的边缘。

　　SAS公司物联网副总裁Jason Mann解释说：“当人工智能技术嵌入物联网的端点、网关和其他设备时，边缘人工智能就会出现。”

　　Red Hat公司首席技术策略师E.G.说：“换句话说，边缘计算使数据和计算力更加接近交互点。”边缘人工智能是一种非常真实（并且正在迅速扩展）的现象，为从智能手机、智能音箱到汽车传感器和安全摄像头等各种设备提供动力。

　　IDC公司专注于边缘战略的全球基础设施业务研究总监Dave McCarthy表示，“人工智能是边缘计算中最常见的工作负载。随着物联网实现的成熟，人们对在生成时应用人工智能进行实时事件检测越来越感兴趣。”

　　调研机构德勤公司预测，全球在今年将出售超过7.5亿个边缘人工智能芯片（专门设计用于执行或加速设备上的机器学习），在未来四年内，企业市场的增长速度超过其消费者市场，其复合年增长率为50%。

　　根据咨询机构易观梅森（Analysys Mason） 公司的一份调查报告，在未来三年中，企业将平均30%的IT预算用于边缘计算。

　　当IT领导者考虑边缘人工智能可能适合他们自己的企业技术路线图时，企业将平均30%的IT预算用于边缘计算。

　　1. 从头开始很重要

　　如果企业尚未实施边缘解决方案，那么将无法直接应用边缘人工智能。CompTIA技术分析高级总监Seth Robinson说，“对于当今大多数IT领导者而言，第一步是构建一种利用边缘计算和云计算后端的解决方案架构，集成人工智能将是管理边缘解决方案规模和建立竞争优势的关键一步。”

　　2. 边缘人工智能可以解决基于云计算的人工智能的局限性

　　延迟、安全性、成本、带宽和隐私是一些与机器或深度学习任务相关的问题，边缘人工智能（更接近数据源）可以缓解这些任务。例如，每次人们向Siri或Alexa或Google提出问题时，其语音记录就会发送到边缘网络，在该网络中，谷歌、苹果和亚马逊等公司使用人工智能将语音转换为文本，从而使命令服务器处理器能够生成答案。

　　如果没有边缘计算，等待响应的时间将会司空见惯。PubNub公司首席技术官兼联合创始人Stephen Blum表示：“边缘网络允许在Doherty阈值（不到400毫秒）内获得令人愉快的用户体验。谷歌、苹果和亚马逊在边缘计算投入巨资，以使他们的人工智能技术能够快速回答问题。为了与行业巨头开展竞争，其他的企业需要投资开发边缘人工智能服务器。”