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简单来说，边缘人工智能指的是在现场设备中部署人工智能应用。无论企业是什么领域，从制造工厂地板上的工人，到战场上的士兵，再到在医院房间里诊断患者的医生，都可以使用边缘人工智能。
边缘AI应用是由数据所在网络边缘的用户完成，而不是由数据中心或云计算提供商完成。随着边缘计算技术的最新进步，利用边缘AI为您带来优势的可能性现在是无限的。
但是，在边缘实现人工智能需要了解基础设施功能，并与能够提供能够处理更恶劣环境，以及使用情况的加固设备的合作伙伴合作。
边缘AI的好处
部署边缘AI应用时，可以享受许多优势，让用户能够实时地将数据转换为价值。
● 实时洞察——为用户提供实时信息，从商业情报到军事战略，再到最新的患者健康数据。
● 更快的决策——用户可以更快地对实时信息做出反应，做出更快、更明智的决策。
● 提高自动化-训练机器或设备执行自主任务并最大化效率。
● 增强隐私性——使更多数据更接近边缘，意味着必须将更少的数据发送到云，从而增加数据泄露的机会。
边缘AI的加固设备
实时处理边缘AI工作负载，同时保护设备免受环境危害，温度、灰尘、振动、潮湿、有限功率等是一个巨大的挑战。支持边缘AI的设备设计起来很复杂，通常只支持特定的品牌边缘集群。
例如SiliconMechanics设计了一种定制的加固系统，该系统支持与当前一代车载系统相似的内部构件，以供现场使用。
而英国Argos系统预先配置了边缘AI和推理工作负载。它在有限的功率下工作，在很宽的温度范围内工作，并抗灰尘和潮湿。Argos可以满足许多要求，并支持NVIDIAA100GPU以获得最佳性能。此外，它比AWS选项更具成本效益，没有供应商锁定。它们是向用户提供边缘AI工作负载的理想方式，无论他们在多么恶劣的条件下操作。
强大的边缘AI平台
使用解决方案提供商提供的加固版技术是充分利用边缘人工智能的另一种方式。模块化存储和计算系统可以部署在任何地方，允许我们在安全性、规模、经济性和性能的正确组合下提供边缘人工智能技术。
解决方案可以提供了以下好处：
● 通过位于以太网之上的对等网络增强安全性，几乎不可能被黑客入侵或去中间化。
● 通过增加存储的处理能力来增加规模，从而使功能和容量一起扩展。
● 与传统的英特尔架构相比，简化的边缘体系结构可将CAPEX减少5倍，OPEX减少4倍。
● 将CPU、GPU甚至TPU添加到存储中，以优化边缘的分析性能。
边缘AI的用例
边缘AI应用可以在许多行业中提供好处，前提是加固设备能够处理您工作的任何环境。加固的边缘组件可用于各种各样的用例，包括：
● 地理空间情报
● 计算机视觉
● 边缘推理
● 计算机视觉
● 目标检测
● 匿名哨兵
这些只是边缘AI正在出现的许多新用例中的一小部分。关键是拥有一个基础设施合作伙伴，帮助充分利用边缘AI部署。
