边缘人工智能计算将人工智能 (AI) 的大脑直接引入您的设备，使它们更智能、更快速、更私密。
从在城市街道上行驶的自动驾驶汽车到即时智能手机通过翻译外语，人工智能越来越多地从集中式数据中心转移到我们日常使用的设备上。这种向边缘人工智能的转变代表了人工智能部署和使用方式的重大演变，有望实现更快的响应时间、更好的隐私性以及在连接有限的环境中运行的能力。
边缘人工智能计算将人工智能功能直接带入设备和本地网络，而不是依赖遥远的云服务器。由于数据不需要远离其收集和使用的地方，因此可以实现更快的处理、减少延迟并提高隐私性。
这对商业的影响可能特别深远。零售商正在尝试使用人工智能摄像头和传感器来创建无收银商店，顾客可以简单地拿起商品并走出去，并自动处理付款。在线购物可以变得更加个性化，人工智能设备可以根据用户的行为和偏好提供实时推荐。带有嵌入式人工智能的智能货架可以根据实体店的需求和库存水平动态调整定价，这可能会彻底改变传统零售策略。
边缘计算并不是一个新概念，但它与人工智能的结合正在开启发现曾经属于科幻小说领域的可能性。通过在设备上本地处理数据而不是将其发送到云端，边缘人工智能可以将延迟从几秒缩短到几毫秒，通过将敏感数据保留在设备上来提高隐私性，并在互联网连接有限或没有互联网连接的环境中运行。
一个突出的应用是自动驾驶汽车。Tesla 的全自动驾驶计算机由定制的 AI 芯片提供支持，每秒可以处理来自汽车摄像头的 2,300 帧，从而使瞬间决策对于安全导航至关重要。这种本地处理使特斯拉汽车即使在蜂窝网络覆盖较差的地区也能运行，这是广泛采用自动驾驶技术的一个关键功能。
在我们的口袋里，智能手机可以越来越多地在本地运行复杂的人工智能模型。这种设备上的处理速度可以加快这些功能的速度，并通过将个人数据保留在云端来增强用户隐私。
Google 最新的 Pixel 手机通过实时翻译（可以翻译语音）等功能展示了设备上人工智能的强大功能无需互联网连接即可实时进行。Pixels 定制 Tensor 芯片可以以每分钟 600 个单词的速度处理自然语言，这种能力在几年前还需要服务器场。
边缘人工智能的真正潜力可能在于它的改造整个城市的能力。在新加坡，作为智能国家计划的一部分，正在部署一个由人工智能支持的摄像头和传感器网络。这些设备可以监控从交通流量到公共安全的一切，在本地处理数据以实时响应事件，同时最大限度地减少敏感信息的传输。
尽管其潜力巨大，但边缘人工智能的崛起充满挑战。硬件限制意味着边缘设备通常无法运行最先进的人工智能模型。这导致芯片制造商竞相开发更强大、更节能的人工智能处理器。Nvidia 的 Jetson 系列 AI 计算机每秒可执行高达 275 万亿次操作，同时功耗低至 5 瓦，因此适用于各种边缘设备。
支持 AI 的设备激增提出了有关监视和数据所有权的问题。人工智能在边缘做出的决策越来越多，因此需要提高这些系统的透明度和问责制。
边缘人工智能背后的势头没有显示出放缓的迹象。在医疗保健领域，美敦力 (Medtronic) 等公司正在开发人工智能胰岛素泵，可以监测血糖水平并自动调整胰岛素输送，这可能会彻底改变糖尿病管理。
Nvidia 的 Clara AGX 人工智能计算平台使人工智能医疗设备能够在本地处理高分辨率医学成像数据，加快诊断速度并改善患者隐私。
在农业领域，John Deeres See