• 人工智能 (AI) 是一種分散式計算，它允許設備在與用戶交互的最近點做出以數據為主導的決策。
• 這種技術的好處包括改善隱私和節省成本，但數據通常在處理后被丟棄。
• 即將到來的進步，包括 5G 技術和成本更低的處理芯片，將使邊緣人工智能對某些應用越來越有用——從智能家居設備到醫療技術。

想象一下，您希望您的新智能恒溫器能夠快速調高溫度，以便在異常寒冷的一天下班回家后，您的房子會變得溫暖。您從智能手機連接并要求它采取行動。您不會知道，但該操作可能需要幾秒鐘，因為它將您的請求發送到云并接收返回的指令。

現在再想象一下，你乘坐的自動駕駛汽車突然感覺到一條狗跑到了你面前的道路上。汽車需要在幾毫秒內做出反應才能避免災難。這種反應需要邊緣人工智能(AI)——這種技術可以在與用戶互動的最近點做出決定，在這種情況下，汽車的傳感器至關重要。這就是瞬間決定的定義。

動態數據

借助當今的物聯網(IoT)，數據始終處于動態之中。它從遺留系統流向云，一直流向邊緣設備，并超越組織的系統流向合作伙伴和客戶。答案需要實時傳遞，因此當可以通過邊緣設備處理數據時，使用集中式計算能力并不總是有效的。當自動駕駛汽車只有幾毫秒鐘的反應時間時，它沒有時間等待云端做出決定。

無論設備位于何處，都可以將大量數據輸入到邊緣的 AI 算法中，而且好處很多。動態數據可以將重要的患者信息傳遞給醫生，縮短游樂園的排隊時間，提醒電力公司注意潛在的停電情況，并使自動駕駛汽車及時做出反應以防止悲劇發生。

邊緣 AI 允許設備在設備級別自行做出這些決定。它不一定必須連接到互聯網來處理數據。考慮一款可以監控您的睡眠模式的手表，但它不是將數據推送到云端進行存儲和處理，而是將數據記錄在手表本身上進行處理。

支持邊緣的人工智能設備還包括視頻游戲、智能揚聲器、無人機和機器人。安全攝像頭也可以啟用邊緣功能——工廠車間的攝像頭在制造過程中尋找產品缺陷，可以快速識別哪些產品需要立即拉出。當速度可以挽救生命時，邊緣AI

還可用于分析緊急醫療護理的圖像。處理能力越接近，響應時間越快。

盡管邊緣技術不會取代云，但僅屬于您的用戶數據（例如您的睡眠模式或游戲數據）可以在支持邊緣的設備中進行處理。這種數據的去中心化解決了隱私問題，這是物聯網市場的一個重要問題。邊緣

AI 可以在不損害隱私的情況下提供便利。而且，在某些情況下，它可能更便宜——一家公司目前正在開發聲控家用電器，例如洗衣機和洗碗機，使用每個售價幾美元的微型微處理器。

“當談到我家里那些的小玩意兒，我其實更希望它們不那么智能”——克萊夫·湯普森，《連線》

例如，咖啡機的語音識別 AI 只需要識別大約 200 個單詞，所有單詞都與煮咖啡的任務有關。想一想，《連線》記者克萊夫·湯普森說：“我不需要講壞笑話或實現自我意識的電燈開關。他們只需要識別“開”和“關”，也許還有“暗”。當談到與我共享房子的小工具時，我實際上更希望它們不那么智能?！?/p>

除了更快、更便宜的處理之外，邊緣人工智能不需要不斷擴展的互聯網。隨著物聯網的快速發展，現在有大量數據在邊緣被感知和產生——Statista??估計??到 2025 年這個數字將達到近 80 Z字節。

這是如此的巨大，以至于使用當今互聯網的帶寬將所有這些數據從邊緣設備傳輸到云服務器進行存儲和處理在技術上是不可行的。即使帶寬可用，也需要有足夠的數據中心資源來處理所有數據。更少的帶寬需求轉化為成本節約。大約 10% 的企業生成數據是在傳統的集中式數據中心或云之外創建和處理的。Gartner預測，到 2025 年，這一數字將達到 75%。

平衡風險和回報

物聯網世界中最令人煩惱的問題之一是，大量買不起設備或生活在沒有本地網絡的農村地區的人可能無法參與對我們日常生活的改造。網絡容量有限的歷史可能會成為惡性循環。邊緣網絡構建起來并不簡單，而且可能很昂貴。發展中國家通過需要更新的邊緣設備處理數據的能力可能會進一步落后。因此，邊緣計算的增長是結構性不平等可能增加的另一種方式，特別是因為它與改變生活的人工智能和物聯網設備的可訪問性有關。

邊緣人工智能的另一個風險是，數據在處理后可能會被丟棄——就其“在邊緣”的本質而言，這意味著它可能無法進入云端進行存儲?？梢灾甘驹O備丟棄信息以節省成本。雖然中央處理和存儲肯定有缺點，但優點是數據在需要時就在那里。

人工智能、機器學習、技術

世界經濟論壇如何確保人工智能的發展使所有利益相關者受益？

人工智能 (AI) 正在影響社會的方方面面——家庭、企業、學校甚至公共場所。但隨著技術的快速發展，需要多方利益相關者合作來優化問責制、透明度、隱私和公正性。

世界經濟論壇塑造技術治理未來的平臺：人工智能和機器學習正在匯集不同的觀點，以推動創新和建立信任。

• 能夠充分利用人工智能的工作領域之一是人力資源——包括招聘、留住人才、培訓、福利和員工滿意度。該論壇創建了一個以人為本的人力資源人工智能工具包，以促進組織、工人和社會對人工智能的積極和合乎道德的以人為本的使用。
• 今天的兒童和年輕人成長在一個日益數字化的時代，技術滲透到他們生活的方方面面。從機器人玩具和社交媒體到教室和家庭，人工智能是生活的一部分。通過為兒童制定人工智能標準，論壇正在與一系列利益相關者合作，制定可行的指導方針，以在人工智能時代教育、賦權和保護兒童和青少年。
• 人工智能的潛在危險也可能影響更廣泛的社會。為了降低風險，論壇將全球人工智能行動聯盟中的 100 多家公司、政府、民間社會組織和學術機構聚集在一起，以加速采用負責任的人工智能，以符合全球公共利益。
• 人工智能是商業最重要的技術之一。為確保 C-Suite 高管了解其可能性和風險，論壇創建了Empowering AI Leadership: AI C-Suite Toolkit，提供實用工具幫助他們理解 AI 對其角色的影響，并就 AI 戰略、項目和實施做出明智的決策.
• 塑造人工智能融入公共部門采購流程的方式將有助于確定可在整個私營部門應用的最佳實踐。論壇制定了一套旨在鼓勵廣泛采用的建議，這些建議將隨著一系列試驗的見解而發展。

如果只有你和你的自動駕駛汽車在空曠的道路上行駛，那么大量的數據可能看起來并不重要，但請再仔細想想。從這條空曠道路的數據中可以了解到很多信息，包括路況信息，以及車輛和其他類似車輛在這些條件下的行為。最后，當涉及到邊緣計算時，必須仔細審查一個清晰的業務案例，以確保網絡的成本與所創造的價值相平衡。

盡管如此，盡管存在不平等或數據丟失，而且隨著5G技術的進步和成本更低的處理芯片，很容易看到“在邊緣”會如何留在這里——無論是你的自動駕駛汽車還是你的咖啡機，讓你為通勤做好準備。