在这篇博客中，我将定义边缘计算、为什么它很重要，并分享一些边缘在自动化和自治中发挥关键作用的例子。  

什么是边缘计算？

边缘计算使数据处理接近于生产和消费数据的事物和人。

“边缘”一词几乎是“本地”的同义词，指的是网络边缘的数据——实际上是在产生数据的物理事物上、附近或周围，例如机器、网络塔、自动驾驶汽车或机器人。边缘计算使用嵌入式计算机、模块和集成硬件/软件系统，允许在源头提取、计算和共享数据。

为什么边缘计算很重要？

边缘是创造商业价值的地方。边缘计算在将原始数据转化为可操作的有价值的控制数据方面更高效、更具成本效益，这对于机器变得更加自动化和自主的未来至关重要。

Gartner预测，到 2025 年，75% 的企业数据将在数据中心或云之外创建和处理。此外，ABI Research预计，到 2023 年，43% 的人工智能任务将发生在边缘设备上。

让智能更接近创建数据的机器，是高要求的人工智能和物联网系统（AIoT ）效率和有效性的关键因素。它消除了关键决策和运营中的故障点，并改善了延迟和成本。

人工智能将如何与边缘计算结合使用？

边缘计算是人工智能的催化剂，因此是凌华科技的愿景声明。将 AI 带到边缘扩展了企业从 AI 中获得价值的方式，因为它允许在数据仍然有价值时实时对数据采取行动，因为它正在生成。例如，在生产线发生故障一小时后检测到故障几乎没有价值。

我们注意到，由于数据的时间价值，很大比例的工业数据和业务数据通常没有得到处理——当数据通常被处理以驱动结果时，数据将不再相关。这就是边缘 AI 改变游戏规则的地方：

• 边缘人工智能和网络——多接入边缘计算 (MEC)和 5G 的进步齐头并进是有原因的。将 AI 带到网络边缘可以加快 AI 计算速度，减少网络延迟和相关成本。在云端训练 AI 模型，在边缘运行它们是我们喜欢的座右铭。

• 边缘人工智能和容错——用墨菲定律来解释，“任何可能出错的事情都会出错”——在凌华科技，我们的边缘人工智能解决方案是模块化构建的。在组件发生故障的意外事件中，解决方案的其余部分仍然有效，操作仍然继续。借助 Edge AI，如果需要，还可以离线运行 AI 推理。

• 边缘人工智能和隐私——出于法律原因，数据通常不能离开场所。边缘计算允许数据保留在本地。

我们正在看到哪些边缘 AI 应用程序？

边缘 AI 的应用程序已经存在，并且还在继续扩展。任何具有关键任务运营的企业都可以从边缘计算中受益。

• 制造 和 分销：生产线以最高质量运行至关重要，并且在运营成本、客户满意度和员工人体工程学方面，实现准确性是正确的。Edge AI 和机器视觉正在确保仓库履行中的包装和托盘准确性，并在 John Deere 自动化弧焊质量。

• 机器人和自动驾驶汽车：安全性、可靠性和互操作性对于机器人和自动驾驶汽车的开发和部署至关重要。Edge AI 目前正在为Indy Autonomous Challenge的全球首场高速自主陆地竞赛中的自动驾驶汽车提供动力。

• 能源和公用事业：工人的安全在能源和公用事业行业中至关重要，有时如果没有适当的防护设备，员工需要就医时所采取的只是一个错误的举动。Edge AI 有助于消除个人防护设备 (PPE) 的风险。Edge AI 正在帮助确保能源和公用事业工作人员的安全并穿戴个人防护设备。

• 医疗保健和急救人员： 人工智能和机器学习正在帮助消防员、警察和 EMS 医务人员应对紧急情况。约翰霍普金斯大学甚至正在测试一个连接到触摸屏呼吸机的小型机器人，这样人们在进入 ICU 病房时就不需要穿戴防护设备或冒感染风险。国立台湾大学医院 (NTUH) 正在使用医用平板电脑减少传染病的传播。

只是开始

我们在边缘计算中看到的挑战主要围绕处理功率、时间和环境限制以获得正确的高质量数据。对于任何 AIoT、自动化或自主项目，关注业务成果和用例非常重要。虽然这看起来很明显，但我们发现，对于我们的客户来说，这一初始步骤通常具有挑战性——边缘将在哪里产生最大的回报？这一步是最关键的，否则，项目很可能会失败。

尽管我们有几个例子说明边缘计算如何为企业和组织提供价值，但该行业才刚刚开始意识到边缘计算的潜力并进行创新以创建更快、更可靠和更具成本效益的系统。

您准备好探索在您的运营中利用优势的可能性了吗？

智程网络科技_智能营销笔记本软件开发_大数据营销笔记本系统定制_营销软件-曲阜市智程网络科技有限公司