本文来自微信公众号“电子发烧友网”，作者/李弯弯。
边缘AI是智能化发展的趋势，是边缘计算和人工智能的结合。边缘AI，是指在物理世界的设备中直接部署AI应用的一种技术。它允许在实际创建数据的位置附近进行计算，而不是依赖于集中式云计算设施或异地数据中心。
边缘AI发展历程
边缘AI可以广泛应用于各种行业和场景中，包括制造业、医疗保健、能源、零售、交通等。例如，在智能制造中，边缘AI可以实时处理生产线上的数据，实现快速决策和优化；在智能交通中，边缘AI可以处理交通信号灯和传感器数据，实现智能交通控制和安全监测。
边缘AI是如何发展起来的呢，这要从最早期的云计算说起。2000年代初期-2005年，云计算的兴起，云计算作为分布式计算的一种形式，将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析。这一阶段，云计算解决了任务分发和计算结果合并的问题，为海量数据处理提供了可能。
到2010年代之后，物联网（IoT）与4G/5G无线网络普及，随着物联网设备的迅速增加，网络边缘设备产生的数据量迅速膨胀，达到了泽字节（ZB）级别。4G和5G无线网络的普及进一步推动了边缘设备的数据传输能力，但也对数据处理能力、网络传输带宽负载量、个人隐私保护等方面提出了挑战。
到2010年中后期，面对云计算在边缘数据处理方面的局限性，边缘计算作为一种新型计算模式被提出。边缘计算强调在数据源或终端附近捕获和处理数据，通过在本地完成处理来减少数据传输量和延迟。根据Gartner的预测，到2025年，将有75%的数据产生在数据中心和云之外的边缘侧。
2020年到现在，随着人工智能技术的不断发展和普及，边缘AI作为将AI技术与边缘计算相结合的新模式逐渐兴起。边缘AI允许在实际创建数据的位置附近进行AI计算和决策，从而提高了实时性、降低了延迟，并增强了隐私保护。
边缘AI硬件技术和算法优化趋势
随着5G、物联网等技术的普及，边缘AI将被广泛应用于智能家居、智能交通、智能制造等领域。在智能家居中，边缘AI可以实现设备的智能联动和个性化服务；在智能交通中，可以实现车辆的实时调度和路况预测；在智能制造中，可以实现生产线的自动化和智能化。
可以看到，边缘AI在多个行业展现出巨大的潜力。而随着AI应用范围的不断扩大，整体算力需求将会日益增长。尤其是在自动驾驶、智能制造、智能家居等领域，对于实时性、安全性等个性化需求凸显，使得边缘端算力增长成为重要趋势。
据Astute Analytica进行的一项研究预测，边缘AI市场规模将从2021年的140万增长至2027年的800万，年复合利率高达29.8%。这一增长主要来源于物联网、可穿戴消费设备的旺盛需求，以及5G网络覆盖对更快计算速度的渴求。
在这样的背景下，硬件技术正在不断创新升级，主流芯片大厂如英特尔、AMD、高通、苹果等已陆续推出边缘端高算力性能的旗舰芯片产品。这些产品不仅具备强大的计算能力，还针对特定应用场景进行了优化，从而提升了算力的性价比和效率。
芯片升级不仅带来了整机产品结构与功能的优化，还推动了新一轮硬件升级趋势的形成。这种升级趋势将进一步加速边缘AI技术的普及和应用。
除了硬件技术，算法也需要不断优化，针对边缘设备资源有限的特点，研究人员正在不断优化人工智能算法，使其在边缘设备上能够高效运行。
具体来看，首先，随着边缘计算环境的普及，对AI算法在边缘设备上的实时性和效率性要求越来越高。算法需要能够在资源受限的环境下快速运行，并在几毫秒内做出决策，以满足实时交互和处理的需求。
其次，为了在资源有限的边缘设备上运行，AI模型需要设计为轻量级，即具有较少的参数和较低的计算复杂度。这种设计使得模型能够在边缘设备上高效运行，同时保持较好的性能。
再就是，模型压缩和加速技术成为优化边缘AI算法的重要手段。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，可以减少模型的参数量和计算量，提高模型的推理速度，同时保持模型的精度。
另外，AI技术被用于优化边缘计算的性能和效率，包括数据处理、能耗优化、模型训练等方面。同时，边缘计算也优化了AI模型的性能和效率，使模型能够更好地适应边缘设备的环境和需求。
数据预处理是AI算法训练的重要步骤，对于提高模型性能至关重要。在边缘AI中，由于数据往往需要在本地进行处理，因此数据预处理技术也需要进行优化，以提高数据的质量和模型的性能。
边缘AI算法的优化不仅涉及算法本身，还需要考虑硬件与软件的协同优化。例如，通过优化算法以适应特定硬件的特性，或者通过优化硬件以更好地支持算法的运行，都可以提高边缘AI系统的整体性能。
此外，边缘计算平台方面，各大科技公司和云计算服务提供商也纷纷推出针对边缘设备的人工智能计算平台，提供便捷的边缘AI开发工具和资源。这些平台支持从模型训练到部署的全流程服务，降低了边缘AI应用的开发门槛。
写在最后
总而言之，随着技术的不断进步，边缘AI逐渐在诸多领域实现应用，同时，边缘AI硬件技术和算法、边缘计算平台等还在持续创新和优化。随着边缘AI技术的不断发展，未来将出现更多创新性的硬件产品和应用场景。这些创新将推动边缘AI技术的进一步普及和应用。
