了解邊緣計算和云 AI 的作用對于努力有效利用 AI 的企業至關重要。隨著企業加速采用 AI，他們必須權衡每種方法的優勢、局限性和成本影響。本文深入探討了邊緣計算和云 AI 之間的主要區別，探討了它們如何相互補充以及組織如何為其 AI 驅動的工作負載取得適當的平衡。

　　什么是邊緣計算?

　　邊緣計算是一種分布式計算范例，使數據處理更接近用戶和設備。工作負載不依賴于集中式云服務器，而是盡可能靠近數據生成的位置執行。這種方法可以減少延遲、降低帶寬成本并提高數字體驗的速度和效率。

　　通過最小化數據處理和最終用戶之間的距離，邊緣計算可以實現實時決策——這是自動駕駛汽車、工業自動化和智能城市等應用的關鍵因素。然而，邊緣基礎設施仍在不斷發展，其物理位置可能有所不同。

　　邊緣計算基礎設施

　　邊緣計算基礎設施可以采用不同的形式，包括：

　　位于數據源附近的專用邊緣服務器。

　　分布在不同位置的邊緣服務器網絡。

　　在本地處理和分析數據的物聯網 (IoT) 設備。

　　什么是云 AI?——使用以下信息撰寫相關內容

　　云技術通過云提供計算服務。這些計算服務包括對分析、數據庫、軟件、網絡、服務器、存儲和人工智能的訪問。

　　云 AI 是一個融合人工智能和云計算的概念。它通過結合 AI 軟件和硬件來為企業提供 AI 訪問權限，同時為他們提供 AI 技能。因此，AI 云支持許多 AI 項目和令人興奮的用例。基于云的 AI 可以預測情況，從收集的任何數據中學習，并在問題發生之前找出問題。

　　云 AI：為可擴展和數據密集型 AI 工作負載提供支持

　　云 AI 利用集中式云數據中心的大量計算資源來執行 AI 驅動的任務，從深度學習模型訓練到大規模分析。

　　云端人工智能的優勢

　　可擴展性和靈活性——云 AI 可以動態擴展以適應不斷變化的工作負載，而無需額外的本地基礎設施。

　　高處理能力——需要密集計算的 AI 模型(例如深度學習和大規模分析)在云平臺上高效運行。

　　訪問大型數據集——集中式云存儲使 AI 模型能夠在大量數據集上進行訓練，從而提高準確性和決策能力。

　　云端人工智能的缺點

　　實時應用中的延遲問題——往返云端的數據傳輸可能會導致延遲，使其不適合時間敏感的用例。

　　安全和隱私問題——即使采取了強大的安全措施，將敏感數據傳輸到云服務器也會增加泄露風險。

　　對穩定互聯網連接的依賴——云 AI 依賴于一致的高速互聯網，這在偏遠地區可能是一個挑戰。

　　邊緣計算：在源頭實現實時 AI

　　與云 AI 不同，邊緣計算在更靠近源頭的地方(在本地設備、邊緣服務器或 IoT 傳感器上)處理數據，從而最大限度地減少延遲和帶寬消耗。

　　邊緣計算的優勢

　　實時處理——通過在本地處理數據，邊緣計算可以實現即時決策，這對于自主系統、工業自動化和物聯網應用至關重要。

　　降低帶寬成本——由于只有必要的數據發送到云端，企業可以減少網絡擁塞和云存儲費用。

　　提高安全性和合規性——將敏感數據保存在本地可最大限度地減少網絡威脅的風險并增強法規遵從性。

　　邊緣計算在行動

　　邊緣計算是從早期的內容分發網絡 (CDN) 發展而來的，它緩存并提供來自附近服務器的 Web 內容。如今，它在以下應用中發揮著關鍵作用：

　　自動駕駛汽車——在本地處理傳感器數據以進行即時導航決策。

　　物聯網和智能設備——為工業自動化和預測性維護提供實時分析。

　　語音助手和 AR/VR——減少自然語言處理和沉浸式體驗的延遲。

　　交通和監控系統——處理實時視頻源以更快地檢測異常。

　　邊緣計算與云 AI：了解主要區別

　　1. 目的：實時決策與智能決策

　　邊緣計算旨在通過將計算更接近數據源來減少延遲并加快數據處理速度。它用于實時應用，例如自動駕駛汽車、智能城市和工業自動化，這些應用需要即時處理。

　　另一方面，云 AI 通過處理大量數據使機器學習、推理和做出智能決策。AI 為預測分析、欺詐檢測、語音助手和聊天機器人等需要深度學習和模式識別的應用提供支持。

　　2. 數據處理：本地與集中分析

　　邊緣計算在本地(設備、網關或附近的服務器)處理和分析數據，從而最大限度地減少了通過網絡傳輸數據的需要。它針對需要立即采取行動的小型、時間敏感的數據集進行了優化。

　　云 AI 在數據中心或云平臺等集中位置處理大型數據集。AI 模型在部署之前需要對海量數據集進行大量訓練，這使其更適合需要高計算能力的應用程序。

　　3. 復雜性：簡單的實時處理與高級機器學習

　　邊緣計算相對簡單，專注于實時處理和即時決策。它優先考慮速度和效率，使其成為物聯網設備和嵌入式系統的理想選擇。

　　云 AI 非常復雜，需要復雜的算法和深度學習模型來處理和解釋大量數據。AI 模型經過持續的訓練和改進，使機器能夠從過去的經驗中學習，并隨著時間的推移做出更準確的預測。

　　4. 硬件要求：專用邊緣設備與高性能云基礎設施

　　邊緣計算依賴于邊緣服務器、物聯網網關和專為低功耗、實時數據處理而設計的嵌入式系統。這些設備在數據源附近運行，需要的計算能力極小。

　　云 AI 需要高性能硬件，例如 GPU(圖形處理單元)和 TPU(張量處理單元)，以處理復雜的計算、深度學習模型和大規模數據分析。這些系統需要大量的能源和存儲資源。

　　結論

　　隨著 AI 的不斷發展，選擇正確的基礎設施(邊緣 AI、云 AI 或混合方法)對于優化 AI 應用的可擴展性、效率和靈活性至關重要。企業必須評估其特定需求和新興技術趨勢，以做出明智的決策，增強 AI 能力并與戰略目標保持一致。

　　雖然邊緣計算和 AI 服務于不同的目的，但它們越來越相互依賴。邊緣計算可減少延遲并加速數據處理，而 AI 可實現智能決策。這些技術相結合可以實現實時分析、減少帶寬使用以及跨行業的個性化體驗。