在互聯技術主導的時代，整合人工智慧 （AI） 和邊緣運算，連網設備正在徹底改變我們感知智慧型裝置以及與智慧型裝置互動的方式。這種整合通常稱為本地設備 AI 或邊緣 AI 運算，是一種越來越流行的框架，用於獨立於雲端有效地收集和處理資料。隨著物聯網和智慧型裝置的採用率預計在未來十年內從 15.1 億增加到 34.6 億，邊緣人工智慧有望增強這些設備的功能和智慧。
在這裡，我們將探討邊緣人工智慧的複雜性，包括其優勢、挑戰以及在任何地方實現智慧設備的光明前景。
什麼是邊緣人工智慧？
透過人工智慧方法，開發人員直接在本地設備（包括感測器或物聯網設備）上部署人工智慧演算法和模型，然後在本地收集和處理資料。裝置上智慧和機器學習 （ML） 功能的融合為解鎖新用例和應用程式的潛力提供了新的基礎。
在本機裝置上進行運算的好處
這種與傳統基於雲端的方法的背離使智慧更接近資料來源，從而提供了許多優勢。
增強隱私和資料安全
在本地設備上實施人工智慧使用戶能夠更好地控制其資料。在本地處理敏感資訊可以減輕隱私問題並減少資料暴露到外部網路的可能性。透過將人工智慧轉移到本地設備，負責維護客戶個人識別資訊 （PII） 安全的組織得到了更好的保護。
在裝置上，這些資料不會暴露給雲端服務供應商和其他第三方的伺服器，從而確保更好地遵守有關資料保護的當地和國際法規。這種方法降低了與資料外洩和未經授權存取相關的風險，為需要更高安全性的應用程式提供了強大的解決方案。
更快的處理速度
基於雲端的人工智慧的好處是高昂的。像 GPT-3 這樣的語言模型是 OpenAI 構建 ChatGPT 的系統，需要巨大的計算能力來處理。OpenAI 必須啟動流量管理策略，例如排隊系統和放慢查詢速度，以應對 ChatGPT 推出後的需求激增2.這一事件凸顯了運算能力如何成為瓶頸，限制了人工智慧模型��進步。
本地設備 AI 顯著減少延遲，從而縮短處理時間。應用程式受益於更快的回應時間，實現即時決策，特別是在自動駕駛汽車或智慧家庭設備等關鍵場景中。分散式處理也意味著即時產生見解，與裝置必須將資料傳送到雲端進行處理並監聽回應相比，延遲更少。
增強的使用者體驗
減少延遲並提高處理速度，提供無縫且響應迅速的使用者體驗。即時回饋成為可能，從而提高用戶滿意度和參與度。邊緣 AI 可以在本地處理和分析用戶數據，以創建個性化體驗，而無需依賴集中式服務器3.
這會帶來響應速度更快、量身定製的服務，例如針對購物清單、健身應用程式和膳食推薦等情況的個人化推薦和內容交付。這種類型的個性化人工智能可以更有效地吸引用戶，並增加他們對與他們興趣產生共鳴的內容和體驗的參與度。
減少對雲端的依賴
雖然雲端在收集和處理資料方面具有巨大的能力，但它很容易受到駭客攻擊或中斷等威脅，並且在網路存取受限的地區可能無法使用4。使用邊緣人工智慧設備減少對雲端的依賴不僅可以提高其效能，還可以提高其免受外部威脅的安全性。這也提高了它們在網路連線有限的場景中的彈性，對於偏遠地區或網路存取間歇性的環境中的應用尤其重要。
人工智慧在本地設備上的挑戰
存在一些障礙，可能會限制邊緣人工智慧的全部潛力。其中包括硬體限制、記憶體要求和電源限制。 人工智慧模型，尤其是深度學習模型，通常需要大量的記憶體資源。本地設備的處理能力通常有限，這給實施資源密集型人工智慧演算法帶來了挑戰。人工智慧運算也是耗電密集型的，會影響本地設備的電池壽命。
行動裝置在運算資源、記憶體、儲存和功耗方面受到更多限制。因此，設備上的模型需要比服務器模型小得多，這可能會降低它們的功能5.在功能和資源消耗之間取得平衡是設計人工智慧設備的關鍵挑戰。
人工智慧在本地設備上的前景
儘管存在這些挑戰，硬體設計和優化技術的不斷進步正在穩步克服障礙。邊緣運算和節能處理器等技術為更有效率的本地設備人工智慧實施鋪平了道路6.
人工智慧和本地物聯網連接設備上的運算優勢正在重塑技術格局，提供改進的隱私、安全性、速度和用戶體驗。儘管存在挑戰，但持續的研究和創新正在克服這些障礙。在本地設備上部署人工智慧的前景似乎充滿希望，使智慧設備無縫融入我們的日常生活的新時代成為可能。
Ambiq 如何做出貢獻
自 2010 年以來，Ambiq 憑藉其超低功耗半導體解決方案，成功幫助智能設備在邊緣執行 AI 等複雜推理任務。革命性的 亞閾值功率最佳化技術 （SPOT） 平台 有助於解決智慧型裝置製造商在開發複雜且耗電的功能時遇到的功耗限制。因此，開發人員可以期待流暢的性能，一次充電的電池壽命可達數天、數週或數月。查看 Ambiq 的更多應用。
來源
1 邊緣人工智慧 |2023 年 10 月 7 日
2 運算能力正成為開發人工智慧的瓶頸。以下是清除它的方法。 |三月17,2023
3 使用裝置上的 AI 進行個人化 |2023 年 10 月 11 日
雲端運算中隱私的 4 大挑戰 |2022 年 12 月
5 為什麼要使用裝置上機器學習 |2024
6 專訪 Scott Hanson – Ambiq 創辦人兼技術長 |2024 年 1 月 4 日
