許多企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始探索邊緣計(jì)算用例，因?yàn)榭梢詫⒂?jì)算能力推向更靠近數(shù)據(jù)源和更靠近終端用戶。同時(shí)，可能正在探索或?qū)嵤┤斯ぶ悄芑驒C(jī)器學(xué)習(xí)，也已經(jīng)認(rèn)識(shí)到自動(dòng)化的發(fā)現(xiàn)和獲得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力。但如果不積極地將邊緣戰(zhàn)略和人工智能策略結(jié)合起來(lái)，那么就會(huì)錯(cuò)過(guò)變革的可能性。

人工智能領(lǐng)域的涉足有明顯的跡象表明，邊緣分析和數(shù)據(jù)分析正在融合。根據(jù)數(shù)據(jù)表明，到2025年，邊緣數(shù)據(jù)的創(chuàng)建將增加33%，占數(shù)據(jù)的五分之一以上，到2023年，數(shù)據(jù)分析專業(yè)人士將把超過(guò)50%的精力放在創(chuàng)建和分析邊緣數(shù)據(jù)上。邊緣解決方案對(duì)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的使命非?；驑O其重要。78%的領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為邊緣對(duì)AI和ML的影響最大。傳統(tǒng)上，企業(yè)需要將遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或商業(yè)云，以執(zhí)行分析和提取價(jià)值。這在邊緣環(huán)境中可能具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)閿?shù)據(jù)量的增加、網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)受限或沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，以及對(duì)實(shí)時(shí)更快決策的需求不斷增加。但今天，增強(qiáng)的小容量芯片組、高密度計(jì)算和存儲(chǔ)以及網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的可用性，為企業(yè)部署人工智能工作負(fù)載、更接近數(shù)據(jù)生產(chǎn)源奠定了基礎(chǔ)。邊緣人工智能入門要啟用邊緣人工智能用例，請(qǐng)確定近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)決策在哪些方面，可以顯著增強(qiáng)用戶體驗(yàn)并實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)。我們看到越來(lái)越多的邊緣用例集中在下一代飛行套件上，以支持執(zhí)法、網(wǎng)絡(luò)安全和健康調(diào)查。調(diào)查人員曾經(jīng)收集數(shù)據(jù)用于后續(xù)處理，新的部署套件包括先進(jìn)的工具，用于現(xiàn)場(chǎng)處理和探索數(shù)據(jù)。接下來(lái)，確定傳輸大量邊緣數(shù)據(jù)的位置。如果可以在遠(yuǎn)程位置處理數(shù)據(jù)，那么只需要傳輸結(jié)果。通過(guò)只移動(dòng)一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，您可以釋放帶寬，降低成本，并更快地做出決策。利用松散耦合的邊緣組件來(lái)實(shí)現(xiàn)必要的計(jì)算能力。單個(gè)傳感器無(wú)法執(zhí)行處理。但是高速網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)允許連接節(jié)點(diǎn)，其中一些處理數(shù)據(jù)收集，以及其他處理等等。甚至可以在邊緣重新訓(xùn)練ML模型，以確保持續(xù)的預(yù)測(cè)精度。遠(yuǎn)程人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施即代碼邊緣人工智能的最佳實(shí)踐是基礎(chǔ)設(shè)施代碼?；A(chǔ)設(shè)施代碼允許通過(guò)配置文件，而不是通過(guò)物理硬件來(lái)管理網(wǎng)絡(luò)和安全配置。使用基礎(chǔ)設(shè)施代碼，配置文件包括基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)規(guī)范，使更改和分發(fā)配置變得更容易，并確保一致地提供環(huán)境。還可以考慮使用微服務(wù)，并在其中運(yùn)行它們，并利用開(kāi)發(fā)ops功能，如CI/CD管道、giitops等在邊緣上將ML模型的迭代部署自動(dòng)化到生產(chǎn)環(huán)境中，并提供編寫一次代碼在任何地方使用它的靈活性。我們應(yīng)該尋求在邊緣和核心使用一致的技術(shù)和工具。通過(guò)這種方式，可以不需要專門的專業(yè)知識(shí)，避免一次性的問(wèn)題，并且可以更容易地?cái)U(kuò)展。現(xiàn)實(shí)世界及其他中的邊緣人工智能從軍隊(duì)到執(zhí)法部門，再到管理關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)構(gòu)，都在邊緣執(zhí)行人工智能。例如國(guó)際空間站。國(guó)際空間站包括一個(gè)進(jìn)行研究和運(yùn)行實(shí)驗(yàn)的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)室。在一個(gè)例子中，科學(xué)家們專注于在國(guó)際空間站上發(fā)現(xiàn)的微生物的DNA基因組測(cè)序?；蚪M測(cè)序產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，但科學(xué)家只需要分析其中的一部分。在過(guò)去，國(guó)際空間站將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛嬲具M(jìn)行集中處理，通常每個(gè)序列有許多tb的數(shù)據(jù)。在過(guò)渡傳輸速率下，數(shù)據(jù)可能需要數(shù)周才能到達(dá)地球上的科學(xué)家手中。但是利用邊緣和人工智能的力量，研究是在國(guó)際空間站上直接完成的，只把結(jié)果傳送到地面?，F(xiàn)在可以在同一天進(jìn)行分析。

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