边缘人工智能技术应用场景将渗透各行各业

目前，在万物互联的趋势下，计算需求继续呈指数级增长，云计算中心处理过多的计算和数据变得越来越困难，导致高延迟和网络不稳定。边缘计算中的边缘节点具有小、多分布、接近用户的特点，可以减少传输延迟，使数据更安全，越来越多地用于各行各业。

根据中国信息通信研究院的预测，未来80%的数据和计算将在边缘节点完成。中国的边缘计算走在世界前列。创新研究公司GreyB根据今年2月的数据，世界上提交边缘计算专利申请最多的10个组织中有9个属于中国。

中国可以与世界领先的通信基础设施、世界领先的通信基础设施和世界最大的应用场景一起驰骋在边缘计算轨道的前沿。中国领先世界5G施工速度为边缘计算所需的超低延迟提供了基础。同时，我国最大的边缘计算应用场景提高了反向催化边缘计算的技术性能，加速了技术和应用的良性循环。

北京邮电大学计算机科学学院副院长王尚光表示，总体而言，中国在边缘计算的大部分领域处于国际领先水平，其中技术应用最为强大。一位不愿透露姓名的华为边缘计算专家此前告诉媒体，与世界其他国家相比，中国边缘计算在技术应用方面的发展更加广泛和丰富，人工智能、音视频技术BQ24170RGYT组合点也走在前列。

此外，近几年随着边缘计算与AI的结合，边缘AI逐渐成为新的智能转型手段，因其流量占用小、时延低、隐私性强等特点，可以与传统云计算形成组合拳。边缘端现场实时处理与响应，保留重要数据回传云端，这种组合方式可以加速传统行业智能化升级的落地。

边缘AI计算领域非常广泛，包括智能交通、智能汽车、智能家居、智能物流、智能农业等。在智能交通方面，随着城市交通智能的发展和各种终端数量的增加，对大量信息实时处理的需求也显著增加。

例如，交通监控摄像头和单个十字路口的高清摄像头每天生成数十克视频文件。在这样一条街道、一个地区甚至一个城市，产生的数据量是无与伦比的。在这些视频中，很少有内容需要捕捉真正有效的非法行为。AI计算机可在现场进行智能处理，直接在本地分析违法行为，筛选有价值的内容上传，大大降低无效内容的带宽和存储浪费。

智能驾驶是一个受欢迎的领域。智能驾驶辅助车辆在驾驶过程中会产生大量数据。这些数据可能是车辆本身的数据，如速度、油门和制动开度，或外部传感器检测到的数据，如雷达和视觉。在汽车场景中，甚至会有其他车辆的位置、速度和电子道路管理设施的交互数据。

当汽车在路上行驶时，如果所有这些数据都需要上传到云处理，然后反馈给车辆，就会造成严重的安全风险。如果汽车碰巧在没有信号的洞穴、隧道、信号故障或干扰区域行驶，云计算失去联系，汽车不能在边缘的帮助下独立决定AI可以避免这些问题。

另一个例子是智能农业。许多大型农场现在使用人工智能，其中一个场景是温室。在温室场景中，准确控制和管理植物的生长环境和生长环节很重要。它体现在种植环节，如利用数据采集、水肥控制、智能管理、数字农场平台等技术管理苗木、种植、生长管理、收获和休耕。

在棚子里部署了边缘AI，通过传感器采集设备可以获得关键指标数据。智能判断可以控制水肥系统的灌溉和施肥，天幕系统可以控制光线，视觉采集可以监测作物的生长状态。相关数据定期与云农业管理系统同步，为其科学决策提供依据。

在智能家居方面，随着物联网的普及，家庭生活将引入越来越多的智能应用，如智能照明控制、智能电视、智能空调等。这些应用程序需要在家中部署大量的传感器和控制器。

为了保护家庭数据的隐私，边缘可以用于数据处理AI，大多数计算资源仅限于家庭内部网关，禁止敏感数据流出。通过边缘AI优化室内定位和家庭安全检测，获得比云计算更高的精度和更低的延迟。家庭娱乐也将从边缘开始AI受益，不需要将用户偏好上传到云端，系统可以自行推荐个性化服务，让用户有更好的娱乐体验。

此外，还有智能物流，在智能物流系统中，边缘AI应用于单元级物流终端，提高其智能化水平。智能城市通过边缘计算支持智能城市大型基础设施的计算和服务，可以实现终端设备的低延迟应用，减少带宽占用，这对于城市中的大量物联网设备来说是非常必要的。简而言之，凭借自身的优势，随着边缘AI技术的成熟，未来将更好地应用于更多的领域和场景。

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