邊緣 AI

隨著人工智慧（AI）的發展和適應，成為我們日常生活中更加整合的一部分，邊緣 AI 可以促進並促進其成長。邊緣 AI 整合至智慧型物件和物聯網（IoT）裝置，已擴散至特定產業，讓任務更有效率，並加速業務營運和流程。

什麼是邊緣 AI？

邊緣 AI 定義：邊緣 AI 結合邊緣運算、AI 和機器學習，在連線裝置上執行任務。

邊緣 AI 也稱為邊緣裝置端 AI，是一種直接在支援本機處理的裝置上執行任務的技術。也就是說，邊緣 AI 會在智慧裝置上處理更接近其產生位置的資料。這項本機處理功能可降低延遲並強化隱私，將邊緣 AI 與仰賴集中資料中心的傳統 AI 區分開來。由於術語「邊緣」模糊不清，並且沒有傳達任何特定位置，因此其提供了邊緣 AI 的流動性和靈活性背景。

邊緣 AI 為這些智慧裝置提供即時資料，提升其生產力和使用者輔助功能，例如智慧車輛、智慧家用電器、穿戴式裝置、智慧型手機、工業用 IoT 裝置、醫療保健設備和零售系統等應用。由於這個多樣化的生態系統，邊緣 AI 可以在各種領域提供更快速、更有效率且具備情境感知能力的服務。

這項技術與我們的日常生活息息相關，包括交通號誌、醫院和商店中的裝置，以及電話。基本上，它可以被連接到網際網路並且具有本地處理能力的任何裝置使用。

邊緣 AI 如何運作？

與許多 AI 技術一樣，邊緣 AI 旨在產生人性化的智慧，以正確執行其功能。它使用資料結構中的神經網路來複製人類認知。

邊緣 AI 的關鍵要素是深度學習，其中涉及訓練資料以確保準確性。此訓練對邊緣 AI 尤其重要，因為其使用即時資料運作，錯誤可能特別嚴重。為避免此類錯誤，模型必須經過廣泛的訓練。

一旦經過訓練，模型就會成為推論引擎，能夠在部署邊緣 AI 的本機裝置上執行。當模型遇到問題時，就會透過雲端將問題傳回原始 AI 模型進行重新訓練。這個持續的學習循環有助於邊緣 AI 達到並維持高水準。

邊緣 AI 的歷史是什麼？

邊緣 AI 的歷史與 1990 年代出現的邊緣運算發展密切相關。隨著無線網路的蓬勃發展，行動裝置對我們日常生活變得更加不可或缺，對互聯和高度可用裝置的需求也隨之增長。這種需求導致邊緣運算的發展。

同時，AI 技術也在不斷進步，並逐漸融入我們的裝置中。在 2010 年代，邊緣 AI 將這兩種新興技術結合在一起。其整合讓使用 AI 的裝置得以有效率地運作，並透過即時資料處理和決策提供最佳體驗。

邊緣 AI 的關鍵類型是什麼？

雖然邊緣 AI 是 AI 的子集，但許多 AI 模型會用來組成邊緣 AI 。機器學習、神經網路和深度學習對邊緣 AI 流程都至關重要。

• 對於使用邊緣 AI 以有效且盡其所能運作的智慧裝置，機器學習會教導裝置從其處理的資料中學習。此外，與邊緣 AI 搭配使用的機器學習也能輕鬆分析大量資料。
• 神經網路可協助具備整合式 AI 的裝置瞭解如何回答特定類型的問題。邊緣 AI 需要神經網路才能正常運作，因為智慧型裝置的某些問題需要包含即時資料和資訊的答案。
• 深度學習對包括邊緣 AI 在內的許多複雜應用程式而言至關重要。如果沒有深度學習，就更難找到資料中的瑕疵，因此智慧裝置將無法有效運作。

如何使用邊緣 AI？

邊緣 AI 在我們的日常生活中無縫整合技術，讓我們能以更直覺的方式與外界保持聯繫。除了行動智慧型手機之外，家中的智慧型裝置也是邊緣 AI 最重要的用途之一。越來越多的智慧型家用電器和裝置可供大眾使用，以簡化任務並簡化現有技術。自合型車輛是邊緣 AI 的另一個使用案例。邊緣 AI 有助於提高這些車輛的準確度和效率，並降低安全性和安全問題的風險。由於 AI 裝置不需要存取遠端伺服器來提供任何資訊，因此屋主和駕駛人的資料和隱私安全無虞。

醫療保健產業也透過邊緣 AI 提高效率。患者資料是主要的安全問題，可以從遠端存取大量敏感的私人資料。更智慧的邊緣 AI 技術強化了這項安全性。此外，隨著更多患者佩戴穿戴式裝置，邊緣 AI 技術在緊急情況下能更快速地提醒醫護人員。