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边缘 AI 提供实时响应、隐私合规性和成本效益。您在边缘之旅中处于什么位置？
企业正在将计算资源移至更靠近数据生成位置的地方，这使得边缘位置不仅成为收集和聚合本地数据的理想选择，还成为将其作为生成过程的输入使用的理想选择。人工智能，包括生成式人工智能 (GenAI)，已成为一项变革性技术，彻底改变了机器学习、创造和适应的方式。IDC 预测显示，企业支出（包括 GenAI 软件以及相关基础设施硬件和 IT/业务服务）预计将在 2024 年增长一倍以上，到 2027 年达到 1511 亿美元，2023-2027 年预测期内的复合年增长率 (CAGR) 为 86.1%。
随着组织越来越多地采用边缘计算进行实时处理和决策，人工智能和边缘计算的融合带来了前所未有的机遇。
边缘计算的兴起
边缘计算已成为数据处理领域的战略范式转变。与传统的集中式云计算不同，边缘计算使计算更接近数据源——无论是车队管理、自动化工业机器、无人机还是自动驾驶汽车。通过在创建点或接近创建点处理数据，边缘计算可以减少延迟、提高实时响应能力并最大限度地减少将数据传输到集中式云服务器的需要。这就像在操作发生的地方拥有一个微型数据中心。IDC 报告称，全球在边缘计算上的支出预计将在 2024 年达到 2320 亿美元，比 2023 年增长 15.4%2。
根据 IDC 全球边缘支出指南的最新预测，企业和服务提供商在硬件、软件、专业服务和边缘解决方案配置服务方面的总支出将保持强劲增长，到 2027 年将达到近 3500 亿美元。
边缘计算兴起的原因令人信服：
减少延迟。在实时响应至关重要的应用中，最小化延迟至关重要。边缘计算可确保数据处理在本地进行，从而大大减少做出决策所需的时间。
带宽优化。将大量原始数据传输到云会给网络带宽造成压力。边缘设备在本地预处理数据，仅将相关信息发送到云。这种优化可提高效率并降低成本。
安全性和隐私性。边缘处理将敏感数据保持在本地，解决隐私问题并确保遵守数据保护法规。关键数据仍保留在组织的边界内。
弹性。即使在网络中断或云停机期间，边缘设备也能继续运行。这种弹性对于无法承受中断的应用程序至关重要。
边缘人工智能：游戏规则改变者
边缘人工智能提供实时响应、隐私合规性、成本效率和边缘自主性，确保及时决策、数据保护、优化基础设施和持续功能，包括计算机视觉。配备摄像头的边缘设备可以利用边缘 AI 进行物体检测、图像分割和异常检测。例如，安全摄像头可以识别入侵者，无人机可以检查基础设施是否存在缺陷。
自然语言处理 (NLP)。聊天机器人、语音助手和语言翻译服务可以使用 NLP 模型在本地运行。基于边缘的 NLP 可确保隐私并减少对云服务器的依赖。
预测性维护。当 AI 被带到边缘时，对工业机械传感器数据的分析可以预测故障或维护需求。基于边缘的预测性维护可减少停机时间并提高运营效率。在最近的这篇博客中，详细了解边缘 AI 对制造业的影响。
个性化。零售店和智能家居可以使用边缘 AI 技术来个性化用户体验。边缘设备根据个人偏好调整内容、推荐和广告。
边缘优势
人工智能和边缘计算正在融合以创造变革性解决方案。随着组织拥抱边缘生态系统，它将为边缘的智能自动化、预测分析和个性化体验开辟新的可能性。
随着数字化转型之旅的继续，拥抱 GenAI 和边缘人工智能的力量对于保持竞争力和推动不断发展的边缘计算领域的可持续增长至关重要。
来源：千家网
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