高效的實時處理，是顯著改善新一代商業環境的技術進步。因此，在容納現代設備和應用程序產生的大量數據時，傳統的云環境可能不太方便。這就是邊緣人工智能(AI)作為游戲規則改變者發揮作用的地方。在源頭附近的數據處理允許邊緣人工智能進行即時分析，從而在業務交易中做出更好的決策。本文將闡述如何使用邊緣人工智能進行實時數據分析，并提供一些建議，以及逐步集成人工智能用于實時數據的所有優勢。

　　邊緣AI簡介及其重要性

　　邊緣AI是在連接到網絡的設備上使用AI模型來分析設備上的數據，不一定在云端。這種計算方式還可以減少響應時間、提高數據的隱私級別，并提高運營績效。

　　對于處理來自物聯網設備、攝像頭和傳感器的大量數據的組織，邊緣AI提供了實時理解數據的機會。在制造業、醫療保健、零售業和智慧城市等各個領域，使用邊緣AI進行實時分析變得越來越重要。

　　組織如何采用邊緣AI進行準確的實時分析?

　　要將邊緣AI應用于實時分析，需要對規劃此解決方案、選擇正確的基礎設施，以及創建可部署在邊緣的AI模型進行大量考慮。以下是一個循序漸進的方法:

　　1、評估用例和狀態目標

　　評估使用環境和要實現的關鍵目標是很有必要的。確定需要實時處理的數據類型、要使用的小工具，以及必須做出的選擇。例如，在制造環境中，該應用可用于識別有問題的設備，并隨后迅速糾正。

　　2、選擇正確的邊緣設備和硬件

　　對于邊緣AI系統而言，選擇正確的硬件平臺更為重要。邊緣設備可以是傳感器、網關或物聯網設備，其類型根據運行能力、存儲空間和連接云的能力而有所不同。高級邊緣設備保證AI算法的執行沒有干擾或延遲。

　　3、邊緣部署的AI模型開發和優化

　　部署在云端的AI模型并不特別適合部署在邊緣。為了使邊緣AI可持續，部署的模型必須簡單、低功耗且能夠在邊緣設備上運行。在優化AI算法以用于邊緣系統時，可以應用模型壓縮和量化等功能。

　　4、使用面向邊緣的框架和平臺

　　為了更輕松地進行優化，可以采用邊緣AI框架的集成，例如Tensor Flow Lite、NVIDIA Jetson或Microsoft Azure IoT Edge。它們提供在這些邊緣設備上部署AI模型所需的框架和API，還提供了模型管理設施以及模型部署、模型監控和模型更新。

　　5、中心：數據隱私和安全

　　邊緣AI的另一個好處是，數據保存在更靠近原始元素的地方，不需要將太多信息傳輸到云端。但是，仍存在一些值得關注的領域，例如數據安全仍然很重要。使用強大的安全和加密措施、明確訪問此類設備的權限，并經常更新設備以應對威脅。

　　6、繼續監測學術關系并更新模型

　　部署邊緣AI解決方案后，維護非常重要，以便檢查系統是否符合預期或是否提供預期的性能。一種方法是不斷將新數據輸入AI模型，以減少實時分析AI環境中其分析能力下降的可能性。

　　實時分析中邊緣AI部署最佳實踐的系統綜述

　　1、優先考慮低延遲和高可用性

　　邊緣AI的第一個優勢是延遲更低。確保架構和算法盡可能對延遲不敏感，以便決策過程能夠更快地完成。

　　2、選擇正確的設備

　　選擇正確的硬件對于良好的邊緣AI設計至關重要。這決定了邊緣設備;無論是傳感器、網關還是IoT設備，都取決于處理能力、數據存儲或網絡。高性能邊緣設備通過在邊緣提供高性能，來幫助AI算法不受干擾地運行。

　　3、為邊緣訓練和部署基于學習的AI模型

　　為云流程開發的模型并不適合部署在邊緣。為了使邊緣AI有效，模型應該很小、從能源角度來看很節約，并且可以在邊緣硬件的低計算資源上訓練運行。其中一種可以應用于人工智能算法的方法被稱為模型壓縮和量化。

　　4、探索面向邊緣的框架和平臺

　　以下是一些邊緣AI框架，可以用于輕松開發-Tensor Flow Lite、NVIDIA Jetson和Microsoft Azure IoT Edge。這些平臺提供的組件和框架旨在使用戶能夠在邊緣部署AI模型，還為已部署的模型提供一些支持，例如監控和更新。

　　5、保護數據免受潛在數據泄露

　　邊緣AI的另一個特點是，其能夠在數據生成的地方處理數據，從而最大限度地減少信息流向云端。但數據安全并沒有被落下。開發相應的加密、強大的訪問和定期更新，以保護邊緣設備免受網絡風險。

　　6、組織持續監測和模型更新

　　同樣，部署邊緣AI解決方案后，監控是確保系統按預期運行并符合性能標準的關鍵。在實時分析場景中，靜態數據會定期加載到AI模型中，以模擬模型的可重用性和準確性。

　　目前推薦的在實時分析中應用邊緣AI的方法

　　1、優先考慮低延遲和高可用性：

　　邊緣AI最直接的優勢是消除延遲。確保架構和算法具有盡可能長的延遲，以便決策更快。

　　2、云和邊緣之間的平衡：

　　但目前，邊緣AI負責數據處理，云解決方案仍然是系統數據存儲、模型訓練和擴展的重要組成部分。系統的優化將在邊緣和云的最佳結合點進行。

　　3、選擇正確的AI框架和工具包：

　　Tensor Flow Lite、Open VINO以及EdgeX Foundry等移動框架與邊緣部署高度兼容。而工具包，有助于簡化實施此類計劃的過程。

　　4、注重可擴展性和靈活性：

　　由于邊緣AI部署應能夠在不同的維度級別上進行，因此實施應易于擴展，并可在各種用例中模塊化。評估模塊化架構，避免將許多分散式解決方案“硬編碼”，因為這樣它們就無法提供太多靈活性。

　　5、優化功耗：

　　邊緣設備需要持續工作;由于其環境，它們通常必須在低功耗條件下工作。實施高效但資源要求低的深度學習模型。

　　采用邊緣AI處理實時數據時面臨的挑戰

　　盡管具有諸多優勢，但實施邊緣AI進行實時分析仍面臨一些挑戰：

　　資源限制：邊緣設備的物理限制，如計算能力和內存，意味著人工智能模型經常受到這些設備的限制。

　　數據管理復雜性：如果有多個邊緣設備連接，則處理多個邊緣設備上的實時數據會有些困難。

　　與傳統系統的集成：使用邊緣AI的主要缺點是，其必須適應當前的結構和系統，因此可能會出現集成問題。

　　維護和更新：各種設備上的邊緣AI系統需要更新，并確保性能的一致性，這只有通過不斷的監督和采用某些特定的方法才能實現。

　　實時分析是邊緣人工智能找到各種應用的另一個領域

　　1、智能制造：

　　設備健康狀況的實時診斷、預測性維護和提高產量是邊緣AI的其他應用。

　　2、零售分析：

　　其在零售領域，捕捉和分析實時購物者行為、庫存甚至購物體驗。

　　3、醫療保健監測：

　　邊緣AI運行可穿戴設備和醫療、患者跟蹤傳感器，用于實時跟蹤患者的生命體征并通知診所。

　　4、智慧城市：

　　交通管理、能源分配和監控系統中的實時數據AI處理，有助于城市高效運轉。

　　5、自動駕駛汽車：

　　邊緣AI允許汽車處理來自傳感器的數據，并做出正確的實時決策和動作。

　　總結

　　在邊緣處理和分析數據使得不同領域的新應用成為可能。了解如何執行邊緣AI進行實時分析，可讓企業處于有利地位，從而及時做出決策，節省成本并提高績效。研究智能制造和醫療保健，AI在實時數據索引流處理中的積極影響是不可否認的。可以看出，通過遵循實時邊緣AI實施的提示并考慮出現的問題，組織將能夠發揮邊緣計算的巨大潛力。

　　同樣，隨著邊緣人工智能技術的進步，將其應用于商業模式的能力將決定一家企業在大數據背景下的競爭力。