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作者：e絡(luò )盟技術(shù)團隊 AI與物聯(lián)網(wǎng)系統的融合改變了數據的處理、分析與使用方式。多年以來(lái)，各種 AI 解決方案始終基于云端部署，而如今邊緣 AI 的興起，在提升運行效率、增強安全性和改善運營(yíng)可靠性方面提供了頗有潛力的解決方案。本文旨在深入剖析邊緣 AI 的復雜性，探究其構成要素、應用優(yōu)勢及其快速演進(jìn)的硬件支持體系。 AI 演變：從云端到邊緣 傳統物聯(lián)網(wǎng)設備直接依賴(lài)云端基礎設施進(jìn)行 AI 處理。邊緣設備傳感器產(chǎn)生的數據需要傳輸至云端進(jìn)行分析和推理運算。然而，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)應用對網(wǎng)絡(luò )邊緣實(shí)時(shí)決策需求的激增，這種模式面臨著(zhù)嚴峻挑戰。涉及到海量的數據規模、延遲問(wèn)題以及帶寬限制，這讓云端處理模式在許多應用場(chǎng)景中難以為繼。 邊緣AI的出現，將處理能力更靠近數據源——也就是物聯(lián)網(wǎng)設備本身。這樣的轉變減少了持續將數據傳輸到云端的需求，并實(shí)現了一種對許多應用至關(guān)重要的實(shí)時(shí)處理方式，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、工業(yè)自動(dòng)化和醫療保健等領(lǐng)域。 邊緣 AI 系統的核心組件 邊緣 AI 系統由專(zhuān)用硬件與軟件組件構成，具備本地化采集、處理和分析傳感器數據等核心能力。邊緣 AI 模型通常包含以下要素： 數據采集硬件：若未配備專(zhuān)用傳感器并集成處理單元及存儲器，數據采集將無(wú)法實(shí)現�，F代傳感器內置數據處理能力，可對數據進(jìn)行初步篩選與轉換。 訓練與推理模型：邊緣設備需搭載預訓練的專(zhuān)用場(chǎng)景模型。由于邊緣設備的計算資源有限，可在訓練階段根據特征選擇和轉換對模型進(jìn)行訓練，以提升其性能表現。 應用軟件：邊緣設備上的軟件通過(guò)微服務(wù)觸發(fā) AI 處理，微服務(wù)通�；谟脩�(hù)請求來(lái)調用；此類(lèi)軟件可運行訓練階段就已具備定制化功能和聚合特性的 AI 模型。 
圖 1：邊緣 AI 工作流程 邊緣 AI 的優(yōu)勢 與傳統云端模型相比，邊緣 AI 具有許多顯著(zhù)優(yōu)勢： 安全性提升：本地數據處理降低了敏感信息在云端傳輸過(guò)程中的泄露風(fēng)險。 運行可靠性增強：邊緣 AI 系統減少了對網(wǎng)絡(luò )連接的依賴(lài)，在間歇性或低帶寬的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下仍能保持穩定運行。 靈活性：邊緣 AI 支持根據具體應用需求定制模型與功能，這對需求各異的多樣化物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境至關(guān)重要。 低延遲：該模式將數據處理與決策時(shí)間降至最低限度，是契合自動(dòng)駕駛和醫療診斷等實(shí)時(shí)應用的關(guān)鍵特性。
圖2 實(shí)施邊緣 AI 所面臨的挑戰 盡管邊緣 AI 具備諸多顯著(zhù)優(yōu)勢，其實(shí)施仍面臨多重挑戰。為邊緣設備開(kāi)發(fā)機器學(xué)習模型，意味著(zhù)需要處理海量數據、選擇合適的算法，并優(yōu)化模型以適應受限的硬件環(huán)境。對于許多制造商，尤其是專(zhuān)注于大規模生產(chǎn)低成本設備的制造商而言，從頭開(kāi)發(fā)這些功能所需的投入可能令人望而卻步。 這種困境催生了對可編程平臺的需求。當前，業(yè)界正加速向專(zhuān)用 AI 架構轉型，支持在廣泛的功耗性能區間實(shí)現彈性擴展。這些架構在保持通用設計靈活性的同時(shí)，又能滿(mǎn)足特殊的處理需求。 專(zhuān)用硬件在邊緣 AI 中的作用 隨著(zhù) AI 和機器學(xué)習應用場(chǎng)景的不斷拓展，市場(chǎng)對定制化硬件的需求與日俱增，這類(lèi)專(zhuān)用硬件能夠有效應對 AI 技術(shù)領(lǐng)域的獨特需求。然而，傳統的通用處理器在滿(mǎn)足 AI 特殊需求，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理方面表現乏力，盡管其在制造工業(yè)和通用工具鏈方面仍具重要價(jià)值。 為填補這一空白，半導體制造商紛紛推出新型 AI 加速器，既能提升通用處理器的性能，又可保留其優(yōu)勢。此類(lèi)加速器專(zhuān)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )所需的并行處理而設計，為 AI 運算提供更高效的執行路徑。 并行架構和矩陣處理器：這些并行架構（比如圖形處理器中的架構）對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練非常奏效。矩陣處理器正是基于此原理設計而成，比如谷歌的張量處理單元專(zhuān)為加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理的核心環(huán)節——矩陣運算而開(kāi)發(fā)。 存內計算：這項創(chuàng )新技術(shù)通過(guò)可變電阻器與存儲單元的互聯(lián)，將內存陣列直接轉化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，這樣有效規避了傳統內存訪(fǎng)問(wèn)的瓶頸問(wèn)題，從而在運算速度和能效方面實(shí)現重大突破。 邊緣 AI 的未來(lái)：創(chuàng )新與機遇 隨著(zhù)邊緣 AI 領(lǐng)域的持續進(jìn)化，為應對日益增長(cháng)的 AI 處理需求，新技術(shù)與新架構不斷涌現。其中，微型機器學(xué)習 (TinyML) 的進(jìn)展尤為矚目，它將 AI 能力延伸至超低功耗設備。雖然 TinyML 并非適用于所有應用場(chǎng)合，但它無(wú)疑推動(dòng)了 AI 在更廣泛設備中的普及。 現場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA): FPGA 具備動(dòng)態(tài)可重構架構，完美契合 AI 技術(shù)的快速發(fā)展。相較于 GPU 和 CPU，FPGA 賦予設計者快速構建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的能力，并能針對特定應用需求定制硬件。這種靈活性在航空航天、國防裝備、醫療設備等高風(fēng)險領(lǐng)域至關(guān)重要，這些領(lǐng)域的產(chǎn)品生命周期通常較長(cháng)，且需要支持現場(chǎng)部署新算法。 圖形處理器 (GPU)：盡管 GPU 擁有強大的并行計算能力，但其能效與散熱管理代價(jià)不菲。即便如此，在虛擬現實(shí)、機器視覺(jué)等需要強勁算力的應用中，GPU 仍是首選方案。 中央處理器 (CPU)：盡管 CPU 在并行處理方面存在固有缺陷，但仍被廣泛集成于各類(lèi)設備中。Arm 推出的單指令多數據 (SIMD) 架構等創(chuàng )新技術(shù)，雖提升了 CPU 運行 AI 算法的性能，但與 GPU、FPGA 等其他計算設備相比，通常存在速度較慢、功耗較高的局限性。 結語(yǔ) 從云端 AI 到邊緣 AI 的轉型，正在深刻改變物聯(lián)網(wǎng)系統處理與運用數據的方式。邊緣 AI 通過(guò)將 AI 處理能力部署至數據源頭，顯著(zhù)提升了安全性、可靠性和靈活性，因而得到廣泛的應用。然而，邊緣 AI 的實(shí)施需要全面考量硬件與軟件組件的協(xié)同，并妥善解決在資源受限環(huán)境中部署 AI 的特殊挑戰。 隨著(zhù) AI 普及程度的提高，市場(chǎng)愈發(fā)需要擅長(cháng)解決邊緣計算特殊問(wèn)題的專(zhuān)用硬件。從矩陣處理器、存內計算到 FPGA 和 TinyML，這些新興技術(shù)將重塑新一代邊緣 AI 解決方案。如此一來(lái)，應用工程師得以緊跟技術(shù)發(fā)展浪潮，從而充分釋放邊緣 AI 的潛力，打造更具創(chuàng )新性和競爭力的解決方案。 在 AI 技術(shù)日新月異的發(fā)展環(huán)境中，工程師與開(kāi)發(fā)者必須持續跟進(jìn)最新技術(shù)趨勢。如需深入探索 AI、掌握核心要素，并學(xué)習如何在實(shí)際項目中應用 AI 技術(shù)，歡迎訪(fǎng)問(wèn)我們的 AI 中心（AI Hub）。無(wú)論是圖像分類(lèi)、語(yǔ)音與手勢識別，還是狀態(tài)監測與預測性維護，AI 中心都能提供全方位支持，為您提供全面的產(chǎn)品解決方案、技術(shù)資源和專(zhuān)業(yè)知識，助您充分解鎖 AI 技術(shù)的最大潛能。 |
