教育新闻网众所周知，边缘计算在交付的性能和实现的目标方面已经超出了预期水平。在过去的几年里，观察公司在数字化转型过程中进行巨额技术投资是一种常见的情况。同样，云公司通过融合边缘计算和人工智能或边缘人工智能看到了新的机会。这种形式的人工智能让每个人都为它留下的影响而着迷。像亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 这样的虚拟助手最近统治了世界，这是 Edge AI 的结果这里是您需要了解的有关 Edge AI 及其他方面的一切。
要了解 Edge AI，重要的是单独了解 AI 和 Edge 计算，因为两者的合并会导致 Edge AI。人工智能通常围绕着复杂机器学习算法的数据传输和计算。另一方面，边缘计算负责将人工智能和机器学习移动到网络边缘，数据生成和计算实际发生的地方。使用 Edge AI，最终的结果是更快的计算、更好的数据安全性以及对持续操作的有效控制。难怪，为什么 Edge AI 具有增强 AI 应用程序性能的潜力。嗯，还有更多。Edge AI 还促进了深度学习模型、机器学习、
Edge AI 可为各行各业提供广泛的优势。一些好处包括——减少与现场相关的问题，将客户满意度提升到一个不同的水平，产品检查时间不到一分钟，以及极其高效的预测性维护和资产管理等等。
机器学习与 Edge AI 的结合产生了语言无法满足的神奇影响。许多企业，尤其是依赖物联网设备的企业，从中受益匪浅。借助 Edge AI 的机器学习可以带来的一些优势是：
低成本数字基础设施
边缘 AI 有可能消除在基于云的数据中心执行的 AI 或机器学习过程中产生的高昂费用。
隐私
数据是最宝贵的资产，消费者一直关心他们的数据如何得到保护。借助 Edge AI，公司可以在其应用程序中提供支持 AI 的个性化功能，并使用户了解他们的数据是如何收集和存储的。这是提高客户品牌忠诚度的绝佳方式。
减少延迟
借助 Edge AI，无需跨网络和设备发送大量数据，从而改善用户体验。
边缘人工智能的挑战
在与边缘 AI 相关的研究和开发方面，糟糕的数据质量被证明是一个主要障碍。除此之外，业内专家还声称，边缘计算的去中心化特性增加了其安全特性，从而暗示易受攻击的安全特性是边缘人工智能的又一挑战。最后，机器学习需要强大的计算能力这一事实足以得出结论，有限的机器学习能力将成为 Edge AI 的障碍。
从虚拟助手、面部识别、增强工业物联网安全、紧急医疗到自动驾驶汽车，Edge AI 已经为自己开辟了一片天地。这份清单每天都在增长。边缘 AI 成为一种传统的日常技术的那一天也不远了。
