边缘 AI 的崛起：8 大平台引领潮流

技术日新月异，而边缘 AI 在很大程度上改变着数据处理和分析的角色。边缘 AI 在数据源附近开发人工智能技能，可以提高效率，减少延迟，从而引入实时决策。以下是推动边缘 AI 崛起的十大平台，展示了这一快速发展领域的创新和贡献。

1. NVIDIA Jetson

NVIDIA Jetson 是边缘 AI 领域的领导者之一，为边缘应用提供量身定制的计算平台和计算能力。Jetson 系列包括 Jetson Nano、TX2、Xavier 和 Orin 等模块，可满足各种性能需求。这些平台涵盖了广泛的 AI 应用，例如机器人、自动驾驶汽车和智能城市基础设施。凭借这种基于 GPU 的加速计算，NVIDIA Jetson 已成为实时数据处理和 AI 部署的当前资源。

2. Google Coral

Google Coral 为 Edge AI 提供了完整的堆栈，其硬件采用 ASIC 形式，即 Edge TPU（张量处理单元），以加速边缘机器学习推理。Coral Dev Board 和 USB Accelerator 等产品为开发人员提供了高效将模型部署到 AI 中所需的硬件。Coral 由 Google 开发，因其用户友好性以及无缝集成支持而广受欢迎TensorFlow Lite，使其成为边缘 AI 项目最受欢迎的平台之一。

3. Intel Movidius

Intel Movidius 专注于边缘 AI 领域的视觉处理解决方案。Movidius Neural Compute Stick（NCS）就是这样一款能让任何边缘设备实现智能化的产品。当我们希望在应用于安防摄像头、无人机和智能家电的设备中实现小功率、高性能时，英特尔的 Movidius 是一个不错的选择。英特尔的 Movidius 技术可以执行先进的人工智能任务，如物体检测和面部识别。

4. Microsoft Azure IoT Edge

Microsoft Azure IoT Edge 将 Azure 的所有高级云智能功能扩展到物联网边缘。Microsoft Azure IoT Edge 的架构使设备能够在现场边缘运行人工智能服务和机器学习模型。Azure IoT Edge 市场为多种用例提供了广泛的支持，从预测性维护到实时分析，再到边缘的 AI 推理。它还为云和边缘资源提供了统一的管理策略。

5. AWS Deep Learning AMIs

AWS Deep Learning AMIs 通过 AWS Greengrass 扩展了边缘 AI 的功能。通过 Greengrass，可以在边缘设备上运行 AWS Lambda 函数和机器学习模型，从而实现实时分析和决策。AWS 深度学习 AMI 可作为从工业自动化到智能设备等各种边缘应用的骨干。

6. IBM Edge 应用程序管理器

IBM Edge Application Manager 是一款多环境和边缘环境解决方案。它可以管理、自动扩展和优化 AI 工作负载。它可用于制造、能源和零售等行业的不同场景，为边缘的实时数据处理和 AI 部署提供解决方案。

高通拥有自己的 AI 引擎，该引擎位于其骁龙处理器中，可在边缘提供出色的 AI 处理能力。其 AI 引擎可以运行和加速机器学习和计算机视觉工作负载。因此，它适用于移动和移动边缘设备、智能相机和类似的边缘设备。高通的技术本质上实现了这种先进的功能，确保实时物体检测和语音识别等，从而进一步增强用户体验并发挥这些设备的潜力。

7. Edge Impulse

Edge Impulse 是一个专门用于边缘机器学习模型开发和部署的平台。该平台专注于从数据收集和模型训练到部署用于 AI 应用程序的工具。此外，该工具与设备无关；它可以将可穿戴传感器、工业设备和环境监测系统等所有设备都集成到一起。这为 Edge AI 提供了一种非常广泛的替代选择。

惠普企业 (HPE) Edgeline 是边缘 AI 与 IT 基础设施的结合，旨在促进实时分析和 AI 处理。Edgeline 平台将硬核硬件与先进的软件相结合，使其能够适应困难的环境。HPE Edgeline 适用于制造、运输和能源领域。因此，它提供了可靠且高效的边缘 AI 解决方案

8. 三星 ARTIK

三星 ARTIK 在边缘 AI 中提供单一解决方案，将硬件模块与开发套件结合在一起。ARTIK 平台专为物联网和边缘 AI 应用而设计，可提供集成连接和计算能力。三星的完整 ARTIK 解决方案通过集成支持智能家居、工业自动化和医疗保健应用，因为它们在边缘利用了强大且可扩展的 AI。

这就是 8 大 AI 边缘平台，它们实现了数据处理和决策方式的崛起和重塑。由于这些平台各具特色，从英伟达 Jetson 模块的计算能力到谷歌 Coral 的人工智能加速器效率等，它们在边缘 AI 技术时代的各行各业中共同发挥作用。对人员的投资通过减少操作时滞和实现大范围的真实、实际的实时决策来释放效率收益。