边缘人工智能在解决带宽挑战方面的业务必要性

科技世界日新月异，而边缘人工智能正引领潮流。这种尖端的人工智能方法正在重塑我们处理数据的方式，尤其是在物联网（IoT）领域。随着企业努力应对日益增长的数据量和实时决策需求，边缘人工智能作为游戏规则的改变者出现了，它为长期困扰传统云系统的带宽瓶颈和数据隐私问题提供了解决方案。

从制造业到医疗保健业，边缘人工智能正在各行各业掀起波澜。它将计算机视觉功能引入物联网设备，在源头实现更快、更高效的数据处理。从云计算到边缘计算的转变不仅仅是技术升级，更是业务发展的必然要求。随着我们的深入，我们将探讨边缘人工智能是如何发展的、它在解决带宽挑战中的作用，以及哪些行业可以从中获益。我们还将了解LatticeWork 等公司及其 VAISense 解决方案如何站在这场技术革命的最前沿，为希望提高运营智能和效率的企业提供智能替代方案和实用解决方案。

人工智能的演变：从云到边缘

人工智能的发展历程以基础设施和处理能力的重大转变为标志。这一演变重塑了企业处理数据和做出决策的方式，从传统系统到基于云的解决方案，再到现在的前沿技术。

传统人工智能的局限性

传统的人工智能系统虽然对于定义明确的任务和稳定的环境具有很高的可扩展性，但在适应新的场景时却面临着巨大的挑战¹.这些基于规则的系统或专家系统是在人类程序员设定的预定义边界内运行的，缺乏从新数据中学习的能力².虽然它们可以高效地处理大量数据和复杂的决策过程，但它们的不灵活性阻碍了它们在动态环境中的应用¹.传统的人工智能系统在处理大量数据和复杂的决策过程时具有很高的可扩展性。

边缘计算的兴起

随着技术的进步，重点转向了边缘计算，这是一种使计算更接近数据源的模式。这种方法可以减少延迟，提高实时响应能力，并最大限度地减少向集中式云服务器传输数据的需要³. 边缘计算可以在创建点或其附近进行数据处理，无论是在车队管理、自动工业机器、无人机还是自动驾驶汽车中³. 边缘计算的影响是巨大的。

边缘计算的影响是巨大的。IDC 报告显示，2024 年全球边缘计算支出预计将达到 2320 亿美元，比 2023 年增长 15.4%³。这一增长凸显了边缘计算在各行各业日益增长的重要性。

人工智能与边缘计算的融合

人工智能与边缘计算的融合产生了边缘人工智能或边缘智能。这种融合将人工智能计算从云端转移到了产生数据的边缘设备上。边缘人工智能具有以下几个优势：

低延迟：通过在本地处理数据，边缘人工智能大大缩短了响应时间，这对于需要实时决策的应用来说至关重要。
隐私保护：原始数据仍然本地存储在边缘设备上，提高了隐私性，确保符合数据保护法规⁴.
提高可靠性：边缘人工智能的分散式分层计算架构可提供更可靠的计算⁴.
可扩展性：边缘人工智能促进了深度学习在各行各业的广泛应用，推动了人工智能的普及。

边缘计算与人工智能的结合为创新和商业增长创造了新机遇。Gartner Hype Cycles 将边缘智能列为一项新兴技术，预计将在未来 5 到 10 年内达到生产力的顶峰⁴.

随着企业不断适应这种不断变化的形势，像LatticeWork 这样的公司走在了前列，提供利用边缘人工智能提高运营效率和决策流程的解决方案。VAISense（LatticeWork 解决方案）通过使人工智能功能更接近数据源，使企业能够利用实时洞察的力量，同时解决延迟、带宽和数据隐私等问题。

边缘人工智能：带宽瓶颈的解决方案

边缘人工智能也被称为 "边缘人工智能"，它使人工智能计算更接近数据源，为带宽挑战提供了强大的解决方案。这种方法是在整个物理世界的设备中部署人工智能应用，在本地而不是在集中的云设施中处理数据⁵。通过这样做，边缘人工智能解决了企业在当今数据驱动的环境中面临的几个关键问题。

最大限度地减少延迟

边缘人工智能的主要优势之一是能够显著降低延迟。通过在设备上本地处理数据，边缘人工智能无需将信息发送到远程云服务器进行分析。这种本地处理可实现实时决策和响应，非常适合需要立即采取行动的应用，如自动驾驶汽车和工业自动化⁶。

随着硬件技术的进步，越来越有可能构建强大的人工智能应用，实时提供有价值的见解。关键在于在边缘实施推理，以减少延迟并加快洞察时间⁷。边缘推理利用了英伟达™（NVIDIA®）Jetson、谷歌珊瑚（Google Coral）和Hailo等功能日益强大的硬件，这些硬件提供了专为在边缘运行而设计的高效、小尺寸嵌入式计算板和加速模块⁷。

加强数据隐私和安全

边缘人工智能对数据隐私和安全有重大影响。通过在本地进行大部分数据处理，它可以最大限度地减少发送到外部位置或远程云服务器的数据量⁶。这种方法降低了数据不当处理的风险，提高了隐私性，这对于安全、知识产权和其他私人信息等敏感数据至关重要⁶。

不过，值得注意的是，虽然在设备本地处理数据可以减少一些威胁，但边缘计算的分布式特性也带来了一系列安全挑战⁸。为降低这些风险，企业应实施强有力的安全措施，包括硬件级安全功能、定期固件更新和全面监控，以检测和防止对边缘人工智能硬件的未经授权访问或篡改企图⁵。

减少对云的依赖

Edge AI 有助于减少对外部资源的依赖，确保不间断的功能和响应速度，这对关键任务应用至关重要⁶。这种方法优化了网络带宽利用率，降低了数据传输成本，减少了网络拥塞，尤其是在带宽有限的环境中⁶。

通过使人工智能功能更接近数据源，VAISense 使企业能够利用实时洞察的力量，同时解决延迟、带宽和数据隐私方面的问题。随着基于边缘的推理的总拥有成本不断降低，以及对实时分析和超自动化需求的增加，技术开发人员将需要调整他们的解决方案，以满足这些新的期望⁷。

受益于边缘人工智能的行业

制造业和工业物联网

边缘人工智能正在彻底改变制造业，使人工智能功能更接近网络边缘。这样就能在边缘设备上进行实时数据处理和分析，提高各种应用的性能、及时性和安全性⁹.预测性维护是确保机器功能持续性的关键环节，边缘人工智能可使其受益匪浅。通过利用剩余使用寿命（RUL）和寿命终止（EOL）的实时计算，制造商可以即时了解机器的健康状况和性能⁹。

实时质量控制是边缘人工智能的另一个亮点。通过在边缘设备上直接部署人工智能模型，制造商可以实时分析传感器数据，及时发现并解决与质量相关的问题⁹。这种方法大大减少了浪费，确保高质量的产品进入市场。

医疗保健和远程医疗

在医疗保健领域，边缘人工智能正取得长足进步。它可以对病人监护仪和可穿戴设备等医疗设备进行实时数据分析，由于延迟低，可以快速访问关键信息¹⁰。这种即时处理对于远程病人监护和医疗危机应急响应等时间敏感型应用至关重要。

医疗保健领域的边缘计算还能提高数据隐私和安全性。通过本地处理数据，它可以最大限度地减少通过网络传输的敏感病人信息量，降低数据泄露的风险，并确保符合 HIPAA 等隐私法规¹⁰。

零售和客户体验

零售商正在利用边缘人工智能创造个性化购物体验。通过分析实时数据，他们可以识别购物者的兴趣和偏好，针对他们提供相关的优惠和促销¹¹。这不仅能增加销售额，还能提高客户满意度。

边缘人工智能使零售商能够根据实时洞察调整营销策略，增强客户忠诚度，推动业务增长。通过分析顾客的动向和参与度，它还有助于优化店铺布局、产品摆放和人员分配¹¹。VAISense 提供利用边缘人工智能的解决方案，以提高零售环境中的运营效率和决策流程。

结论

边缘人工智能正在为企业处理数据和决策的方式带来一场革命。通过使人工智能功能更接近数据源，它可以解决带宽瓶颈、减少延迟并提高数据私密性。这一转变对从制造业到医疗保健和零售业等各行各业都产生了重大影响，使人们能够获得实时见解，提高运营效率。

随着边缘人工智能的不断发展，它在解决带宽挑战和加强业务运营方面的重要性也将与日俱增。VAISense 站在这一技术变革的前沿，提供利用边缘人工智能提高运营效率和决策的解决方案。使用 VAISense 管理您的边缘网络，它是一个云门户，可在一个地方组织您的所有边缘设备。这一突破性技术为更智能、反应更迅速的业务流程铺平了道路，标志着人工智能驱动的创新进入了一个新时代。