邊緣人工智能與AI、IoT有何關(guān)系?邊緣人工智能發(fā)展有何阻礙?

以下內(nèi)容中，小編將對(duì)邊緣人工智能的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)邊緣人工智能的了解，和小編一起來看看吧。

一、從人工智能到邊緣人工智能

人工智能技術(shù)已成功應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別、智能搜索、語(yǔ)言處理、智能交通等領(lǐng)域。但是，由于人工智能方法涉及大量的計(jì)算，因此當(dāng)前大多數(shù)的人工智能計(jì)算任務(wù)都部署在具有大規(guī)模計(jì)算資源的平臺(tái)上，例如云計(jì)算中心，這極大地限制了人工智能給人們帶來的便利。

為此，邊緣智能問世了。邊緣智能是指終端智能。它是一個(gè)集成網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用程序核心功能的開放平臺(tái)，并提供邊緣智能服務(wù)，可滿足敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用程序智能、安全性和隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵要求。在邊緣設(shè)備上部署智能可以使智能更接近用戶，并可以更快更好地為用戶提供智能服務(wù)。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和移動(dòng)設(shè)備的普及，邊緣智能技術(shù)自提出以來就引起了國(guó)內(nèi)外政府，學(xué)術(shù)界和行業(yè)的極大關(guān)注。但是，邊緣智能仍處于開發(fā)的早期階段，并且面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

二、邊緣人工智能與物聯(lián)網(wǎng)

邊緣人工智能可以與其他數(shù)字技術(shù)相結(jié)合，例如5G和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。物聯(lián)網(wǎng)為邊緣人工智能系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)供使用，而5G技術(shù)對(duì)于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

物聯(lián)網(wǎng)是指通過公共互聯(lián)網(wǎng)相互連接的各種智能設(shè)備。所有這些設(shè)備都生成數(shù)據(jù)，可以將其輸入到邊緣人工智能設(shè)備中，并且這些設(shè)備還可以用作數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲(chǔ)單元。數(shù)據(jù)處理方法具有更大的靈活性。

5G技術(shù)對(duì)于邊緣人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展至關(guān)重要。 5G可以以高達(dá)20Gbps的更高速度傳輸數(shù)據(jù)，而4G只能以1Gbps的速度傳輸數(shù)據(jù)。 5G還比4G支持更多的并發(fā)連接和更短的延遲。與4G相比，這些優(yōu)勢(shì)非常重要，因?yàn)殡S著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量也會(huì)增加，傳輸速度也會(huì)受到影響。 5G可以在更多設(shè)備之間進(jìn)行更多交互，其中許多設(shè)備可以使用邊緣人工智能技術(shù)。

三、邊緣人工智能的發(fā)展存在哪些阻礙

(一)精確性與實(shí)時(shí)性

邊緣智能的延遲包括計(jì)算延遲和通信延遲。前者取決于邊緣節(jié)點(diǎn)的容量和計(jì)算模型的規(guī)模，而后者則受傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)帶寬的影響。 由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，當(dāng)前的智能模型大多使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提高了計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)也增加了邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算時(shí)間。如何確保計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性滿足邊緣智能計(jì)算的實(shí)時(shí)性要求是邊緣智能研究的重要挑戰(zhàn)。

(二)精確性與能量消耗

當(dāng)以分散的方式訓(xùn)練智能模型時(shí)，計(jì)算和通信過程都消耗大量能量。但是對(duì)于大多數(shù)終端設(shè)備而言，它們都是能量受限的。 能源效率主要受目標(biāo)訓(xùn)練模型的大小和邊緣設(shè)備資源的大小影響。 一般而言，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性越高，模型規(guī)模越大，邊緣節(jié)點(diǎn)消耗的能量就越大。邊緣智能的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是如何在計(jì)算模型的準(zhǔn)確性與邊緣節(jié)點(diǎn)的能耗之間取得平衡。

(三)服務(wù)質(zhì)量與隱私保護(hù)

在用戶數(shù)據(jù)安全方面，由于邊緣節(jié)點(diǎn)靠近生成數(shù)據(jù)的用戶終端設(shè)備，因此使用邊緣節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可以在一定程度上避免數(shù)據(jù)泄漏，達(dá)到保護(hù)用戶隱私的目的。但是，作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的人工智能算法通常需要大量數(shù)據(jù)來支持其實(shí)現(xiàn)。 數(shù)據(jù)不足使智能算法無法執(zhí)行完美的訓(xùn)練，降低了算法的準(zhǔn)確性，并最終影響了服務(wù)質(zhì)量。 因此，迫切需要研究在不影響服務(wù)質(zhì)量的情況下如何在邊緣智能場(chǎng)景中保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全。

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