邊緣計算和人工智能是如何協同工作的？為什么邊緣計算很適合人工智能？有哪些用例？

　　幾十年來，人工智能（AI）一直活躍在數據中心，因為數據中心具有足夠的計算能力來執行處理器要求的認知任務。隨著時間的推移，人工智能進入了軟件領域，其中的預測算法改變了這些系統支持企業業務發展的本質，如今人工智能已經轉移到網絡的邊緣。

　　SAS公司物聯網副總裁Jason Mann解釋說：“當人工智能技術嵌入物聯網的端點、網關和其他設備時，邊緣人工智能就會出現。”

　　Red Hat公司首席技術策略師E.G.說：“換句話說，邊緣計算使數據和計算力更加接近交互點。”邊緣人工智能是一種非常真實（并且正在迅速擴展）的現象，為從智能手機、智能音箱到汽車傳感器和安全攝像頭等各種設備提供動力。

　　IDC公司專注于邊緣戰略的全球基礎設施業務研究總監Dave McCarthy表示，“人工智能是邊緣計算中最常見的工作負載。隨著物聯網實現的成熟，人們對在生成時應用人工智能進行實時事件檢測越來越感興趣。”

　　調研機構德勤公司預測，全球在今年將出售超過7.5億個邊緣人工智能芯片（專門設計用于執行或加速設備上的機器學習），在未來四年內，企業市場的增長速度超過其消費者市場，其復合年增長率為50%。

　　根據咨詢機構易觀梅森（Analysys Mason） 公司的一份調查報告，在未來三年中，企業將平均30%的IT預算用于邊緣計算。

　　當IT領導者考慮邊緣人工智能可能適合他們自己的企業技術路線圖時，企業將平均30%的IT預算用于邊緣計算。

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　　1. 從頭開始很重要

　　如果企業尚未實施邊緣解決方案，那么將無法直接應用邊緣人工智能。CompTIA技術分析高級總監Seth Robinson說，“對于當今大多數IT領導者而言，第一步是構建一種利用邊緣計算和云計算后端的解決方案架構，集成人工智能將是管理邊緣解決方案規模和建立競爭優勢的關鍵一步。”

　　2. 邊緣人工智能可以解決基于云計算的人工智能的局限性

　　延遲、安全性、成本、帶寬和隱私是一些與機器或深度學習任務相關的問題，邊緣人工智能（更接近數據源）可以緩解這些任務。例如，每次人們向Siri或Alexa或Google提出問題時，其語音記錄就會發送到邊緣網絡，在該網絡中，谷歌、蘋果和亞馬遜等公司使用人工智能將語音轉換為文本，從而使命令服務器處理器能夠生成答案。

　　如果沒有邊緣計算，等待響應的時間將會司空見慣。PubNub公司首席技術官兼聯合創始人Stephen Blum表示：“邊緣網絡允許在Doherty閾值（不到400毫秒）內獲得令人愉快的用戶體驗。谷歌、蘋果和亞馬遜在邊緣計算投入巨資，以使他們的人工智能技術能夠快速回答問題。為了與行業巨頭開展競爭，其他的企業需要投資開發邊緣人工智能服務器。”