如何實現實時分析的邊緣AI

　　高效的實時處理，是顯著改善新一代商業(yè)環(huán)境的技術進步。因此，在容納現代設備和應用程序產生的大量數據時，傳統(tǒng)的云環(huán)境可能不太方便。這就是邊緣人工智能(AI)作為游戲規(guī)則改變者發(fā)揮作用的地方。在源頭附近的數據處理允許邊緣人工智能進行即時分析，從而在業(yè)務交易中做出更好的決策。本文將闡述如何使用邊緣人工智能進行實時數據分析，并提供一些建議，以及逐步集成人工智能用于實時數據的所有優(yōu)勢。

　　邊緣AI簡介及其重要性

　　邊緣AI是在連接到網絡的設備上使用AI模型來分析設備上的數據，不一定在云端。這種計算方式還可以減少響應時間、提高數據的隱私級別，并提高運營績效。

　　對于處理來自物聯網設備、攝像頭和傳感器的大量數據的組織，邊緣AI提供了實時理解數據的機會。在制造業(yè)、醫(yī)療保健、零售業(yè)和智慧城市等各個領域，使用邊緣AI進行實時分析變得越來越重要。

　　組織如何采用邊緣AI進行準確的實時分析?

　　要將邊緣AI應用于實時分析，需要對規(guī)劃此解決方案、選擇正確的基礎設施，以及創(chuàng)建可部署在邊緣的AI模型進行大量考慮。以下是一個循序漸進的方法:

　　1、評估用例和狀態(tài)目標

　　評估使用環(huán)境和要實現的關鍵目標是很有必要的。確定需要實時處理的數據類型、要使用的小工具，以及必須做出的選擇。例如，在制造環(huán)境中，該應用可用于識別有問題的設備，并隨后迅速糾正。

　　2、選擇正確的邊緣設備和硬件

　　對于邊緣AI系統(tǒng)而言，選擇正確的硬件平臺更為重要。邊緣設備可以是傳感器、網關或物聯網設備，其類型根據運行能力、存儲空間和連接云的能力而有所不同。高級邊緣設備保證AI算法的執(zhí)行沒有干擾或延遲。

　　3、邊緣部署的AI模型開發(fā)和優(yōu)化

　　部署在云端的AI模型并不特別適合部署在邊緣。為了使邊緣AI可持續(xù)，部署的模型必須簡單、低功耗且能夠在邊緣設備上運行。在優(yōu)化AI算法以用于邊緣系統(tǒng)時，可以應用模型壓縮和量化等功能。

　　4、使用面向邊緣的框架和平臺

　　為了更輕松地進行優(yōu)化，可以采用邊緣AI框架的集成，例如Tensor Flow Lite、NVIDIA Jetson或Microsoft Azure IoT Edge。它們提供在這些邊緣設備上部署AI模型所需的框架和API，還提供了模型管理設施以及模型部署、模型監(jiān)控和模型更新。

　　5、中心：數據隱私和安全

　　邊緣AI的另一個好處是，數據保存在更靠近原始元素的地方，不需要將太多信息傳輸到云端。但是，仍存在一些值得關注的領域，例如數據安全仍然很重要。使用強大的安全和加密措施、明確訪問此類設備的權限，并經常更新設備以應對威脅。

　　6、繼續(xù)監(jiān)測學術關系并更新模型

　　部署邊緣AI解決方案后，維護非常重要，以便檢查系統(tǒng)是否符合預期或是否提供預期的性能。一種方法是不斷將新數據輸入AI模型，以減少實時分析AI環(huán)境中其分析能力下降的可能性。

　　實時分析中邊緣AI部署最佳實踐的系統(tǒng)綜述

　　1、優(yōu)先考慮低延遲和高可用性

　　邊緣AI的第一個優(yōu)勢是延遲更低。確保架構和算法盡可能對延遲不敏感，以便決策過程能夠更快地完成。

　　2、選擇正確的設備

　　選擇正確的硬件對于良好的邊緣AI設計至關重要。這決定了邊緣設備;無論是傳感器、網關還是IoT設備，都取決于處理能力、數據存儲或網絡。高性能邊緣設備通過在邊緣提供高性能，來幫助AI算法不受干擾地運行。

　　3、為邊緣訓練和部署基于學習的AI模型

　　為云流程開發(fā)的模型并不適合部署在邊緣。為了使邊緣AI有效，模型應該很小、從能源角度來看很節(jié)約，并且可以在邊緣硬件的低計算資源上訓練運行。其中一種可以應用于人工智能算法的方法被稱為模型壓縮和量化。

　　4、探索面向邊緣的框架和平臺

　　以下是一些邊緣AI框架，可以用于輕松開發(fā)-Tensor Flow Lite、NVIDIA Jetson和Microsoft Azure IoT Edge。這些平臺提供的組件和框架旨在使用戶能夠在邊緣部署AI模型，還為已部署的模型提供一些支持，例如監(jiān)控和更新。

　　5、保護數據免受潛在數據泄露

　　邊緣AI的另一個特點是，其能夠在數據生成的地方處理數據，從而最大限度地減少信息流向云端。但數據安全并沒有被落下。開發(fā)相應的加密、強大的訪問和定期更新，以保護邊緣設備免受網絡風險。

　　6、組織持續(xù)監(jiān)測和模型更新

　　同樣，部署邊緣AI解決方案后，監(jiān)控是確保系統(tǒng)按預期運行并符合性能標準的關鍵。在實時分析場景中，靜態(tài)數據會定期加載到AI模型中，以模擬模型的可重用性和準確性。

　　目前推薦的在實時分析中應用邊緣AI的方法

　　1、優(yōu)先考慮低延遲和高可用性：

　　邊緣AI最直接的優(yōu)勢是消除延遲。確保架構和算法具有盡可能長的延遲，以便決策更快。

　　2、云和邊緣之間的平衡：

　　但目前，邊緣AI負責數據處理，云解決方案仍然是系統(tǒng)數據存儲、模型訓練和擴展的重要組成部分。系統(tǒng)的優(yōu)化將在邊緣和云的最佳結合點進行。

　　3、選擇正確的AI框架和工具包：

　　Tensor Flow Lite、Open VINO以及EdgeX Foundry等移動框架與邊緣部署高度兼容。而工具包，有助于簡化實施此類計劃的過程。

　　4、注重可擴展性和靈活性：

　　由于邊緣AI部署應能夠在不同的維度級別上進行，因此實施應易于擴展，并可在各種用例中模塊化。評估模塊化架構，避免將許多分散式解決方案“硬編碼”，因為這樣它們就無法提供太多靈活性。

　　5、優(yōu)化功耗：

　　邊緣設備需要持續(xù)工作;由于其環(huán)境，它們通常必須在低功耗條件下工作。實施高效但資源要求低的深度學習模型。

　　采用邊緣AI處理實時數據時面臨的挑戰(zhàn)

　　盡管具有諸多優(yōu)勢，但實施邊緣AI進行實時分析仍面臨一些挑戰(zhàn)：

　　資源限制：邊緣設備的物理限制，如計算能力和內存，意味著人工智能模型經常受到這些設備的限制。

　　數據管理復雜性：如果有多個邊緣設備連接，則處理多個邊緣設備上的實時數據會有些困難。

　　與傳統(tǒng)系統(tǒng)的集成：使用邊緣AI的主要缺點是，其必須適應當前的結構和系統(tǒng)，因此可能會出現集成問題。

　　維護和更新：各種設備上的邊緣AI系統(tǒng)需要更新，并確保性能的一致性，這只有通過不斷的監(jiān)督和采用某些特定的方法才能實現。

　　實時分析是邊緣人工智能找到各種應用的另一個領域

　　1、智能制造：

　　設備健康狀況的實時診斷、預測性維護和提高產量是邊緣AI的其他應用。

　　2、零售分析：

　　其在零售領域，捕捉和分析實時購物者行為、庫存甚至購物體驗。

　　3、醫(yī)療保健監(jiān)測：

　　邊緣AI運行可穿戴設備和醫(yī)療、患者跟蹤傳感器，用于實時跟蹤患者的生命體征并通知診所。

　　4、智慧城市：

　　交通管理、能源分配和監(jiān)控系統(tǒng)中的實時數據AI處理，有助于城市高效運轉。

　　5、自動駕駛汽車：

　　邊緣AI允許汽車處理來自傳感器的數據，并做出正確的實時決策和動作。

　　總結

　　在邊緣處理和分析數據使得不同領域的新應用成為可能。了解如何執(zhí)行邊緣AI進行實時分析，可讓企業(yè)處于有利地位，從而及時做出決策，節(jié)省成本并提高績效。研究智能制造和醫(yī)療保健，AI在實時數據索引流處理中的積極影響是不可否認的�？梢钥闯觯�通過遵循實時邊緣AI實施的提示并考慮出現的問題，組織將能夠發(fā)揮邊緣計算的巨大潛力。

　　同樣，隨著邊緣人工智能技術的進步，將其應用于商業(yè)模式的能力將決定一家企業(yè)在大數據背景下的競爭力。