Edge AI能做哪些雲端所不及之事?

延遲問題。這就是為什麼在邊緣發展運算能力。

“邊緣環境中有如此多的數據，” IBM Watson首席技術長 Rob High對PC Magazine提到 “把雲端運算的一些性能引入到邊緣設備十分有意義。” 他提出了一個很好的觀點。資料處理和人工智慧如果更靠近物聯網設備，邊緣電腦可以做出即時決策，以適當的速度、智慧性和整體可靠性運行，這在基於雲端的解決方案中是無法實現的。 這是一種改變遊戲規則的方法，最新SoC神經處理器 – 如威盛ALTA DS 3 Edge AI系統中的神經處理器 – 能夠加速關鍵的“深度學習”應用，包括圖像識別、語音識別 、數據分析和自然語言處理。 正如Gartner的Tom Bittman在《The Edge Will Eat The Cloud》一文中寫道：”由於人們需要與他們的數位輔助現實作實時互動，等待距離數英哩（或很多英哩）外的數據中心將不可行。 延遲很重要。 我現在在這裡，可是我幾秒後就走了。 在我轉移目光之前播放吸引人的廣告；當我開車時，指出我一直在尋找的商店；讓我知道有位同事正朝我前進，協助我的無人車避開其他車輛通過繁忙的十字路口。 那現在就起身而行。”

零售業中的邊緣人工智慧

零售業將因邊緣AI硬體而受益。憑藉威盛智慧零售管理系統，商店可以立即發現被列入黑名單的消費者，更可以收集偵測年齡和性別的資料，讓零售商對消費者有更深入地瞭解。

有了這些人口統計資料，數位電子看板就可以展示目的性的廣告，而人臉辨識技術可以用來自動偵測VIP客戶，讓員工能即時迎接他們。華僑銀行已報導過其自動VIP計畫取得巨大成功。 邊緣AI能夠為商店提供更智慧的方式處理庫存和商店佈局。例如，京東在印尼有一個無人商店，它利用攝影鏡頭和邊緣系統來協助優化庫存、數位識別碼和店鋪管理。

運輸業的邊緣AI

完全無人車是城市交通的未來，邊緣運算（與人工智慧處理）將是其發展的關鍵。使用先進的感測器和攝影機，無人車輛可以通過技術提升性能，從而使其更加安全有效。 例如，恩馳汽車公司用威盛Mobile360 ADAS系統打造了一輛無人駕駛電動公車，並於中國浙江省湖州登場亮相。 即時捕捉資料和做出駕駛決策的能力至關重要。於此，道路掃描LIDAR感測器將資料回傳到威盛Mobile360系統，該系統提供四台高解析度攝影鏡頭，可拍攝公車的360度視圖。其他駕駛員輔助工具包括車道偏離、碰撞警示、盲點檢測和限速監測。若僅憑雲端運算，並不能處理所有資料並提供所需的決策速度。

邊緣AI與醫療

在醫療保健領域，邊緣運算和邊緣AI已準備好改善網路連接並增強遠端醫療／遠端監控的應用。 可穿戴設備提供了邊緣運算的基本形式。手錶和運動手環可以監控佩戴者的健康狀況，然後在雲端共用設備處理資料。人工智慧也可以被運用，例如，持續的葡萄糖監控系統可以讓佩戴者即時監測血糖水準，讓他們在問題發生之前接收警訊。 未來，邊緣處理對機器人外科醫生的發展至關重要。如同無人駕駛車輛不能仰賴網路連接，或者遭遇與雲端連接相關的輕微延遲一樣，未來的機器人醫生必須要做到無延遲控制。在邊緣（而不是在遙遠的資料中心）部署人工智慧往往決定了至關重要的生死。

邊緣AI與製造業

邊緣運算和人工智慧在製造業發揮著重要的作用。使用本地感測器控制和管理輸出，顯著地提高效率及減少誤差。其優點是，邊緣系統可以在毫秒內回應輸入，抑或進行調整以修復問題，抑或關閉生產線以防止出現嚴重問題。 邊緣AI也可以導入預測性維護。也就是說，感測器可以用來監控重要系統，利用AI預測何時可能發生錯誤。例如，英特爾在其半導體生產設施中安裝的風扇過濾單元（FFU）中使用了加速儀。允許它在檢測到故障時發送自動警報，建立主動維護計劃並減少意外停機時間。

邊緣AI與你

邊緣AI能對多數業務中來自感測器和物聯網設備的輸入做出快速反應，讓您做出即時、業務主導的決策。較好的洞察力、提高效率和減少停機時間只是邊緣AI衍生的一些好處。瞭解更多關於威盛ALTA DS 3 Edge AI系統的資訊，看看它能為您做些什麼。