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爲了(le)真正理(lǐ)解邊緣人工(gōng)智能(néng)，首先需要了(le)解邊緣計(jì)算(suàn)，而理(lǐ)解邊緣計(jì)算(suàn)的最佳方法就是将其與雲計(jì)算(suàn)進行對(duì)比。雲計(jì)算(suàn)是通過公共互聯網提供計(jì)算(suàn)服務，相比之下(xià)，邊緣計(jì)算(suàn)系統并不連接到(dào)雲計(jì)算(suàn)平台，而是在内部部署設備上(shàng)運行。這(zhè)些(xiē)設備可能(néng)是專用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)服務器、内部部署設備或物聯網(IoT)設備。使用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)有許多優點。例如，基于互聯網/雲平台的計(jì)算(suàn)處理(lǐ)會(huì)受到(dào)網絡延遲和(hé)帶寬的限制，而邊緣計(jì)算(suàn)則不受這(zhè)些(xiē)因素的限制。

在了(le)解了(le)什(shén)麽是邊緣計(jì)算(suàn)之後，需要了(le)解邊緣人工(gōng)智能(néng)。邊緣人工(gōng)智能(néng)将人工(gōng)智能(néng)技術和(hé)邊緣計(jì)算(suàn)技術相結合，使人工(gōng)智能(néng)算(suàn)法運行在能(néng)夠進行邊緣計(jì)算(suàn)的設備上(shàng)。這(zhè)樣做的好(hǎo)處是可以實時(shí)處理(lǐ)數據，而不必連接到(dào)雲平台。

大(dà)多數先進的人工(gōng)智能(néng)流程都是在雲中進行的，因爲它們需要大(dà)量的計(jì)算(suàn)能(néng)力。其結果是這(zhè)些(xiē)人工(gōng)智能(néng)流程很(hěn)容易受到(dào)網絡延遲或停機的影響。因爲邊緣人工(gōng)智能(néng)系統在邊緣計(jì)算(suàn)設備上(shàng)運行，所以其必要的數據操作(zuò)可以在本地進行，并通過公共互聯網發送，這(zhè)節省了(le)大(dà)量時(shí)間。而深度學習算(suàn)法可以在設備本身(數據的起點)上(shàng)運行。

邊緣人工(gōng)智能(néng)變得越來(lái)越重要，這(zhè)是因爲越來(lái)越多的設備需要在無法訪問雲平台的情況下(xià)使用(yòng)人工(gōng)智能(néng)技術。在自(zì)動化機器人或配備計(jì)算(suàn)機視(shì)覺算(suàn)法的智能(néng)汽車的應用(yòng)中，數據傳輸的滞後可能(néng)是災難性的。自(zì)動駕駛汽車在檢測道(dào)路的人員或障礙時(shí)不能(néng)受到(dào)延遲的影響，由于快(kuài)速響應時(shí)間是如此重要，必須采用(yòng)邊緣人工(gōng)智能(néng)系統，允許實時(shí)分析和(hé)分類圖像，而不依賴雲計(jì)算(suàn)連接。

當邊緣計(jì)算(suàn)設備被賦予通常在雲端進行的信息處理(lǐ)任務時(shí)，其結果是低(dī)延遲或實時(shí)進行處理(lǐ)。此外(wài)，通過傳輸最重要的信息，可以減少傳輸的數據量，并最大(dà)程度地減少通信中斷。

邊緣人工(gōng)智能(néng)可以與5G和(hé)物聯網(IoT)等其他(tā)數字技術相結合。物聯網爲邊緣人工(gōng)智能(néng)系統生成數據以供使用(yòng)，而5G技術對(duì)于邊緣人工(gōng)智能(néng)和(hé)物聯網的持續發展至關重要。

物聯網是指通過公共互聯網相互連接的各種智能(néng)設備。所有這(zhè)些(xiē)設備都會(huì)生成數據，這(zhè)些(xiē)數據可以輸入到(dào)邊緣人工(gōng)智能(néng)設備中，這(zhè)些(xiē)設備也(yě)可以充當數據的臨時(shí)存儲單元。而數據處理(lǐ)方法具有更大(dà)的靈活性。

5G技術對(duì)于邊緣人工(gōng)智能(néng)和(hé)物聯網的發展至關重要。5G能(néng)夠以高(gāo)達20Gbps的更高(gāo)速度傳輸數據，而4G隻能(néng)以1Gbps的速度傳輸數據。5G還比4G支持更多的并發連接和(hé)更短的延遲。與4G相比，這(zhè)些(xiē)優勢非常重要，因爲随着物聯網的發展，數據量也(yě)将增長，并且傳輸速度也(yě)會(huì)受到(dào)影響。5G使更多設備之間可以進行更多交互，其中許多設備都可以采用(yòng)邊緣人工(gōng)智能(néng)技術。

邊緣人工(gōng)智能(néng)的用(yòng)例包括幾乎所有在本地設備上(shàng)進行數據處理(lǐ)比通過雲平台更有效的實例。邊緣人工(gōng)智能(néng)的一些(xiē)常見用(yòng)例包括自(zì)動駕駛汽車、無人機、面部識别和(hé)數字助理(lǐ)。

自(zì)動駕駛汽車是邊緣人工(gōng)智能(néng)的典型用(yòng)例之一。自(zì)動駕駛汽車必須不斷地掃描周圍的環境并評估行駛情況，根據突發事(shì)件對(duì)其行進軌迹進行校正。在這(zhè)些(xiē)情況下(xià)，實時(shí)數據處理(lǐ)至關重要，其車載的邊緣人工(gōng)智能(néng)系統将負責數據的存儲、處理(lǐ)和(hé)分析。因此，邊緣人工(gōng)智能(néng)技術對(duì)于将三級和(hé)四級(完全自(zì)主)車輛推向市場是必不可少的技術。

由于無人機不是由無人控制或駕駛的，因此它們與自(zì)動駕駛汽車的要求非常相似。如果無人機在飛(fēi)行中失去控制或發生故障，則可能(néng)墜毀并損壞公共财産或威脅人身安全。此外(wài)，無人機可能(néng)會(huì)飛(fēi)出互聯網絡服務範圍之外(wài)，并且它們必須具有邊緣人工(gōng)智能(néng)功能(néng)。