得益于物联网（IoT），我们身边的联网设备比以往任何时候都多。可穿戴健身追踪器、智能家电和工业控制设备都是联网设备对我们生活产生巨大影响的常见例子。
过去简单、独立的机器正在转变为可以与其他设备对话并实时行动的智能设备。设备上的智能与人工智能（AI）和机器学习（ML）功能的融合被称为边缘人工智能（Edge AI），有可能释放出新的用例和应用。
在本文中，我们将详细介绍边缘设备、它们需要智能化的原因以及边缘人工智能为企业带来的好处。
边缘设备详解
术语 “边缘 “是指位于通信网络末端的远程计算设备。边缘设备由台式机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、服务器、工作站和物联网（IoT）设备等设备组成。
持续插入交流电源插座的边缘设备可以执行多种类型的应用和功能，因为它们不受可使用电量的限制。相比之下，部署在野外的边缘设备只能执行非常具体和有限的功能。
为了处理各种应用，物联网边缘设备需要一个基于微控制器的处理设备，该设备可通过编程执行所需的计算功能，如温度或湿度感应。由于这些边缘设备由电池供电，因此负责处理各种应用的微控制器单元必须以超低功率运行。
物联网边缘设备通过定期收集数据并将其发送到物联网网络的其他部分，可用于监控服务、流程或机器。从我们的家庭和医疗保健，到智能城市、工业和零售空间，物联网正在丰富和改变我们的日常生活。
边缘智能的必要性
各行各业的新物联网应用正在产生大量数据，要从中提取可操作的价值，我们不能再依赖于将所有数据发回云服务器。随着物联网设备数量的增加，需要传输的数据量也在增加。遗憾的是，将海量数据发送到云端是不可持续的。
将数据从边缘设备传输到云端需要大量成本，包括数据传输能耗、较长的延迟、带宽和服务器容量，这些因素都会使任何使用案例的价值化为乌有。物联网应用在很大程度上依赖于尽可能低的延迟进行数据分析和实时决策。
有些边缘设备部署在偏远地区，可能只有有限的连接或定期连接。因此，必须在正确的位置提供正确的处理能力。换句话说，必须在数据源的边缘提供跨网络的智能。通过提高设备上的计算能力，我们可以更好地在物联网边缘设备���实现实时数据分析。
边缘人工智能的优势
物联网边缘设备正在产生大量传感器数据和实时信息。如果没有边缘人工智能来处理这些数据，很多数据都会被丢弃，因为传输这些数据需要耗费太多的能源和带宽。
通过边缘计算，边缘人工智能可以在网络边缘的设备上执行业务分析，而这些设备上的数据是从传感器等物联网设备和机载应用中收集而来的。
在更接近数据收集地点的地方执行高级本地化处理的能力，可实现更快、更准确的响应，从而最大限度地提高数据洞察力。其他优势还包括提高整个系统的性能、降低功耗预算以及减少对云处理的依赖。
Ambiq 如何提供帮助
Ambiq 的超低功耗无线SoC加速了受尺寸和功耗限制的设备的边缘推理。我们的产品使物联网公司能够提供具有更长电池寿命和更复杂、更快速、更先进的边缘 ML 算法的解决方案。
Ambiq 的产品基于我们的专利阈下功率优化技术(SPOT®) 平台，可将所有电池供电边缘设备的系统总功耗降低到纳安数量级。简而言之，我们的解决方案可以让智能无处不在。
