生活在边缘：边缘 AI 如何提升日常体验”

我们使用不同的产品来生活：通过空调来降温；汽车从一个地方到另一个地方；或者利用太阳能电池板来发电。但是、即使这些产品是我们生活中不可或缺的一部分、如果我们能够改善用户体验、从而使这些产品不仅是我们生活的一部分、而且还能增强我们的生活、会怎么样？HVAC 系统可能足够智能、能够告诉您何时需要更换滤网、空调才能高效运行、让您整个夏天都能保持凉爽。

应用使用基于神经网络的边缘人工智能(AI)在本地了解和改进产品、并在事件发生处(即边缘)改善用户体验。工程师可以设计并使用数据来训练神经网络算法、然后在嵌入式器件上执行这些算法来解决问题。将边缘 AI 融入到我们日常使用的应用中将改善我们的生活、使我们日常使用的产品更易于使用、更安全、更可持续。

如今、当许多人想到"智能"设备时、他们通常会想到无线连接、并将数据存储在云中以用于决策。但是、连接的设备不一定是智能的。在边缘做出决策使计算能力更接近数据源，从而实现在设备上而不是在云端做出决策。这有助于降低延迟、提高功效以及增强稳健性和数据安全性、从而加快决策速度。

以智能家居安防摄像头为例。如果您想要检测后院中的物体是猫还是陌生人、使用云 AI 需要将数据发送到云端、进行处理、然后发回进行决策。这不仅需要花费太长的时间、而且需要更多的力量才能实现。在边缘做出决策时、高度集成的嵌入式设备会在本地运行神经网络、这可以降低功耗、并提高安全性和隐私性。

使用边缘 AI 适应未来需求

边缘 AI 有可能改变我们与电子产品的交互方式、使其更灵敏、更高效且更安全。在本地(靠近数据收集位置)运行 AI 算法可加快决策速度。因此、边缘决策可能会挽救生命。现在、电子产品无需基于云的资源即可在本地做出反应。在您驾车时、视觉处理器可借助雷达检测技术持续监控周围环境、帮助您的汽车在遇到障碍物时快速做出系统决策、或提高自主性。

在工厂中、边缘 AI 可以实现电机故障检测。在电机故障造成整个系统损坏之前捕捉电机故障、进而确定预测性维护的模式、可以实现更可靠、更高效且更具成本效益的运行。

随着边缘 AI 功能的发展以及应用变得更智能、更互联、它将更好地适应人类的生活方式。例如、空调可以使用雷达来检测您家中的位置、并优化到达您所在位置的气流、从而提高您家中的能效。或者、当有人进入您的客厅时、雷达感应可能会打开和关闭电视。

借助边缘 AI、我们可以更快速、更高效地做出决策、从而在战略上使用我们拥有的资源并做出更明智的决策。采用边缘 AI 的太阳能电池板通过故障检测、检测电涌并在系统点火之前将其关闭来提高安全性、从而导致可再生能源的激增。边缘 AI 可以对我们的决策起到补充作用、从而确保我们的安全并提高我们使用的系统的效率、同时还能推动我们实现更可持续的未来。

用于增强智能的资源

随着我们在更多的应用中开始看到边缘 AI、无论工程师是否具备 AI 专业知识或相关经验、我都希望他们都能轻松便捷地采用 AI。在我的工作中、我会带领团队为我们的客户提供他们所需的软件和硬件工具。基于我们公司对开放源码和易于使用的软件的承诺、我们可以让设计人员使用其数据并为其系统增加有意义的智能。