边缘人工智能趋势

5G 一直在飞速发展，以其提供增强型移动宽带(eMBB)、超低延迟通信(uRLLC) 和大规模机器类型通信(mMTC) 的能力而闻名。5G 有助于塑造更多边缘人工智能应用的关键元素是其毫米波频谱，可实现<1 毫秒的低延迟和99.999% 的可靠性。高速5G 无线连接速度将使便携式边缘计算机通过消除传统云系统以前存在的带宽瓶颈来更快地执行AI。这一趋势将使边缘人工智能在现实世界的应用中成为可能，其中无数的IIoT 设备可以在生成数据的位置运行复杂的人工智能模型。

高效的机器学习模型

在人工智能世界的各种广泛研究和开发中，机器学习算法正变得越来越高效和准确。更高效的机器学习模型允许以更少的计算能力应用人工智能。修剪、权重共享、量化和 Winograd 变换等多种方法使低功耗AI 模型能够高效运行，同时保持其预测的准确性。借助高效的机器学习模型，Edge AI 可以在边缘执行各种复杂的AI 模型，而计算能力比在云端运行要低得多。

物联网生成的数据量不断增加

当需要将数据传输到云端时，物联网设备的指数级增长正在推动互联网带宽的极限。为了克服带宽瓶颈，Edge AI 在设备内本地管理数据，仅将必要数据发送到云端进行进一步分析，从而实现更快的数据流、更高的性能和更高的可靠性。

工业需求

为了在过度增长的工业解决方案中保持竞争力，公司采用各种颠覆性技术，包括边缘人工智能来增加产量，同时降低总拥有成本 (TCO)。例如，工业自动化可以通过实施机器视觉显着提高装配线的整体效率。制造商可以利用连接到高速摄像机和红外传感器的边缘计算机将自动化引入装配线。借助机器视觉，制造商可以快速检测数千种产品的缺陷。此外，这些边缘计算机配备了强大的人工智能加速器，如GPU 和VPU，可在边缘提供实时机器视觉。因此，越来越多的工业应用正在采用边缘AI 来保持其竞争优势。