edge是什么信号(edge是什么鬼)

本篇文章无忧网将为大家介绍edge是什么信号?(edge是什么鬼)，下面一起来详细了解一下吧。

什么是边缘网络。这样就可以避免网络问题。但是，如果您的路由器支持802.11ac，那么您将需要使用wi-fi 热点。该功能是免费的，只要有Wi-Fi热点，就可以随时随地连接互联网。不过，该功能也有一个缺点，那就是无法同时连接多个设备。所以，如果你想连接多个设备，就必须使用专用的无线网卡。不过，现在市场上的无线网卡种类繁多，价格也不便宜，有的甚至要几千元。

双语原版字幕组：什么是Edge AI？

英文原文：什么是边缘AI计算？

翻译：雷锋字幕组（wiige）

边缘AI起源于边缘计算。边缘计算，也称为边缘处理，是一种将服务器放置在本地设备附近的网络技术，有助于减轻系统的处理负载，解决数据传输的延迟问题。这种处理发生在传感器附近或设备生成数据的地方，因此称为边缘。

边缘计算的发展意味着边缘人工智能变得越来越重要。每个行业都可以这样做，特别是在减少处理延迟和保护数据隐私方面。本文将探讨人工智能在边缘的影响、其重要性及其常见用例。

什么是边缘AI？

边缘AI是指在硬件设备上本地处理的AI算法，无需网络连接即可处理数据。这意味着数据创建等操作可以在不流式传输或在云中存储数据的情况下完成。这很重要，因为越来越多的设备数据无法依赖在云中进行处理。例如，工厂中的机器人和自动驾驶汽车需要以最小的延迟高速处理数据。

为了实现这些目标，边缘计算可以通过深度学习在云端生成数据，并在数据源头——，即设备本身（边缘）进行模型推理和预测。

以工厂中的工业机器人为例。在这里，人工智能技术可以以人类无法比拟的速度可视化和评估来自监控摄像头和传感器的大量多模态数据。它可以用来检测生产线上人类可能忽略的故障数据。这种物联网结构可以存储生产线上产生的大量数据，并通过机器学习对其进行分析。它们也是人工智能模型的核心，可以使工厂变得更加智能。

边缘人工智能、物联网和5G:

边缘人工智能经常与物联网(IoT) 和5G 网络一起讨论。

物联网一词是指通过互联网相互连接的设备，包括智能手机、机器人和电子设备。作为人工智能分析的平台，边缘人工智能可以收集和存储物联网产生的大量数据，使得使用可扩展的云成为可能。这可以提高数据处理和基础设施的灵活性。

5G网络可以增强上述过程，因为它的三大特性——超高速、大并发和超低延迟——明显优于4G网络。

5G对于物联网和边缘人工智能的发展是不可或缺的，因为物联网设备传输数据时，数据量会猛增，从而影响传输速度。传输速度的下降会造成延迟，而延迟是实时处理面临的最大问题。

边缘计算和边缘AI为何重要？

在越来越多的情况下，设备数据无法通过云端进行处理。工业机器人和自动驾驶汽车通常就是这种情况，它们需要高速处理，但当数据流增加时，处理延迟可能会很危险。

例如，想象一辆自动驾驶汽车在检测到道路上的物体或操作刹车或方向盘时被云延迟。数据处理的任何减慢都会导致车辆的响应速度降低。如果反应慢的车辆未能及时反应，可能会导致事故。此时生命确实受到威胁。

对于这些物联网设备来说，实时响应是必须的。这需要设备能够现场分析和评估图像/数据，而不依赖于云端的人工智能。

通过将通常委托给云端的信息处理移交给边缘设备，可以实现无传输延迟的实时处理。此外，如果仅将重要信息传输到云端，则可以减少传输的数据量，从而最大限度地降低通信中断的风险。

边缘AI使用场景

边缘人工智能市场有两个主要领域：工业机械和消费设备。可以看出，它在设备控制和优化、重复劳动自动化等领域取得了进展。

配备可自动识别拍摄对象的人工智能摄像头的消费设备也取得了突破。由于设备数量比工业机器多，预计从2021 年起，消费设备市场将大幅扩张。

下面我们列出了边缘AI的一些常见场景。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车是边缘计算最值得期待的应用领域。在许多情况下，自动驾驶汽车需要立即评估情况，这需要实时数据处理。 2019年12月，日本修订了《道路交通法》和《道路运输车辆法》，让3级自动驾驶汽车更容易上路。它规定了自动驾驶汽车应满足的安全标准，以及自动驾驶汽车可以运行的区域。因此，汽车制造商正在努力开发符合这些标准的自动驾驶汽车。例如，丰田已经在测试TRI-P4全自动（4级）自动驾驶系统。

无人机

关于无人机在飞行过程中失控、消失的新闻越来越多。有的甚至引发事故。根据无人机的着陆地点，坠机的后果也可能是灾难性的。

在自主无人机上，飞行员不会主动干扰无人机的飞行。他们远程监控操作，只有在绝对必要时才手动驾驶无人机。最著名的例子是亚马逊的Prime Air，这是一项无人机送货服务，正在开发自动无人机来运送包裹。

人脸识别

人脸识别系统是监控摄像机的发展方向，它可以通过学习人脸来识别人类个体。 2019年11月，WDS有限公司发布AI摄像头模块Eeye，通过边缘AI实时分析面部特征。 Eeye可以快速准确地识别人脸，适用于针对性别、年龄等特征的营销工具以及解锁设备的人脸识别场景。

智能手机

这是我们最熟悉的边缘AI设备。 Siri 和Google Assistant 是智能手机边缘人工智能的很好例子，因为该技术驱动着它们的语音UI。手机上的人工智能使数据处理发生在设备（边缘）侧，这意味着设备数据不需要传输到云端。这有助于保护隐私并减少流量。

未来的边缘AI

边缘人工智能正在高速增长，我们已经看到对该技术的大量投资。像Konduit AI 这样的公司正在将其作为其东南亚人工智能战略的关键部分。另一个例子是，2020年1月，苹果以2亿美元收购了总部位于西雅图的AI公司Xnor.ai。 Xnor.ai的AI技术通过边缘处理来处理用户智能手机上的数据。随着智能手机本身内置人工智能，我们可能会看到语音处理、面部识别技术和隐私保护方面的进步。

据富士计器集团发布的《2019年AI业务概要调查》显示，日本边缘AI计算市场2018财年的市场规模预计为110亿日元。调查预测2030财年市场规模将扩大至664亿日元。

随着5G的普及，我们也可能会看到全球边缘AI服务成本的下降和需求的增加。

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