邊緣人工智能如今有很多應用，包括面部識別、自動駕駛汽車、可穿戴醫療設備，以及通過智能手機訪問的實時交通更新等。事實表明，邊緣計算使人工智能設備能夠更好地預測未來并做出更明智的決定，而不需要將大量數據傳輸到云平臺處理，這為下一代人工智能帶來了無限可能。 

很多企業正在考慮將邊緣計算、云計算和人工智能相結合，以應對新冠疫情發生之后帶來的勞動力短缺、通貨膨脹、供應鏈不確定等各種問題。

人工智能通常部署在云平臺上，在那里可以處理大量的數據，并消耗大量的計算資源。然而，數據并不都需要在云平臺中存儲和處理。與其相反，邊緣人工智能可以更可靠、更快、更安全地在智能手機、筆記本電腦、可穿戴設備、物聯設備、車輛等智能設備上處理數據，并快速促進決策。對于那些在幾乎沒有網絡連接的地區開展業務的企業，這項技術無疑是它們的最佳選擇。

邊緣計算的價值不僅僅是降低延遲 

如今，全球有數十億臺物聯網設備（例如手機、智能電視、汽車、電腦、攝像頭）正在收集和處理大量數據。盡管這些令人振奮的數字帶來了巨大的優勢，但它也暴露出新的弱點。邊緣人工智能可以快速處理這些設備的數據，減少傳輸到云平臺處理的數據量。此外，由于數據是在本地創建和處理的，它提供了更好的安全性和隱私性，可以有效地防止入侵。

邊緣計算帶來的另一個顯著好處是實時分析，這在許多用例中都很明顯，是許多企業采用率上升的主要驅動因素。這得益于數據在本地硬件或附近的服務器上處理、分析和存儲，而不用發送到云平臺。邊緣計算的網關還會減少帶寬，因為邊緣設備只傳輸與計算相關的數據量，確保傳輸到云平臺的帶寬不會超負荷。 

邊緣人工智能計算的應用愈加廣泛

雖然邊緣人工智能是一項相對較新的技術，但它在各個垂直業務領域的影響力越來越大。最近備受關注的“工業4.0”正在通過在生產線的各個階段利用人工智能和分析來改變運營方式。在邊緣采用人工智能技術，將使機器能夠做出明智的決策，監控部件出現的故障，并發現生產過程中的異常情況。

邊緣計算在醫療保健領域的應用越來越廣泛。它通過使用計算機視覺和來自其他傳感器的信息，實現對病房和患者身體狀況的自主監控。醫療保健專業人員可以利用人工智能在成像測試中檢測心血管異常，發現骨骼錯位、組織損傷和骨折，從而做出治療選擇或進行手術。

事實證明，這項技術對汽車行業來說也是一個福音。如今，汽車制造商正在使用所有類型車輛收集的大量數據來識別和檢測道路上的物體，從而提高乘客的安全性和舒適性。邊緣人工智能計算支持的實時處理數據有助于避免與行人或其他車輛相撞。

技術創新正在推動各個領域的業務發展，其中包括能源的智能預測、制造業的未來預測和零售的虛擬助手。智能手推車和智能結賬系統等自主購物系統使零售商能夠利用嵌入式視覺改善消費者體驗。此外，視頻分析解決方案在建筑和建筑行業的采用率不斷提高，主流市場玩家正面臨更多的創收機會。 

邊緣人工智能計算領域的投資持續增長 

在市場競爭中取得領先的唯一方法就是主動出擊并投資技術。邊緣人工智能如此重要，以至于像谷歌、IBM和亞馬遜這樣的科技巨頭都在大力投資開發他們的邊緣計算設備。

中國的企業也很積極，最近的邊緣計算專利申請數量證明了中國在這方面的快速創新。5G的迅速普及，以及對智能電網、智能網聯汽車等應用場景的追求推動這方面的創新。許多中人工智能處理器初創公司正在籌集資金，以進入尖端人工智能硬件市場。 

國際上這方面的創業創新也如火如荼。例如荷蘭芯片生產商Axelera AI B.V.在一輪早期融資中籌集了2700萬美元，以開發一種支撐數據中心以外或網絡邊緣人工智能應用的芯片。另一家名為Spot AI的公司最近也籌集了4000萬美元，用于開發更智能的監控攝像頭技術。

這一切還只是開始，物聯網設備的擴展、5G技術的普及、并行計算的改進和神經網絡的商業成熟，都將促進邊緣人工智能和機器學習基礎設施的構建。

總之，盡管邊緣人工智能仍處于初級階段，但其未來發展和潛在用途是無限的。企業可以將邊緣人工智能集成到運營運維的多種流程中，從實時數據分析應用中實現降本提質增效的業務價值，同時加強安全和隱私，減少網絡延遲，降低帶寬成本。