如何实现边缘 AI 进行实时分析

高效的实时处理是大大提升新一代商业环境的技术进步。因此，传统的云环境在处理当代设备和应用程序产生的大量数据时可能并不方便。这就是边缘人工智能改变游戏规则的地方。靠近原点的数据处理允许边缘人工智能完成即时分析，从而在业务交易中做出更好的决策。在本文中，我们还将介绍如何使用边缘人工智能进行实时数据分析，并提出一些建议，以及将人工智能逐步整合到实时数据中的所有优势。

边缘 AI 简介及其重要性

边缘 AI 是指在连接到网络的设备上使用人工智能模型来分析设备上的数据，而不一定是在云端。这种计算方式还能缩短响应时间、提高数据的隐私级别并改善运行性能。

对于需要处理来自物联网设备、摄像头和传感器的海量数据的企业来说，边缘 AI 为实时理解数据提供了机会。在制造、医疗保健、零售和智能城市等各个领域，利用边缘 AI 提供实时分析变得越来越重要。

企业如何采用边缘 AI 进行准确的实时分析？

要将边缘 AI 应用于实时分析，在规划该解决方案、选择合适的基础设施和创建可部署在边缘的人工智能模型时，需要考虑很多因素。下面是一个循序渐进的方法：

1. 评估你的用例和状态目标

但是，有必要评估您的使用环境和要实现的关键目标。确定需要实时处理的数据类型、要使用的小工具以及必须做出的选择。例如，在制造环境中，该应用程序可用于识别有问题的设备并随后迅速纠正。

2. 选择合适的边缘设备和硬件

对于边缘AI 系统来说，选择正确的硬件平台更为重要。边缘设备的类型（可以是传感器、网关或 IoT 设备）根据运行能力、存储空间和连接云的能力而有所不同。优质的边缘设备可确保 AI 算法在无干扰或无延迟的情况下执行。

3. 边缘部署的 AI 模型开发和优化

部署在云端的 AI 模型并不特别适合部署在边缘。为了使边缘 AI 可持续，部署的模型必须简单、低功耗且能够在边缘设备上运行。在优化AI 算法以用于边缘系统时，可以应用模型压缩和量化等功能。

4. 使用面向边缘的框架和平台

为了更轻松地进行优化，可以采用边缘 AI 框架的集成，例如 TensorFlow Lite、NVIDIA Jetson 或 Microsoft Azure IoT Edge。它们提供在这些边缘设备上部署 AI 模型所需的框架和 API。它们还提供模型管理设施以及模型部署、模型监控和模型更新。

5. 中心：数据隐私和安全

边缘 AI 的另一个好处是数据保存在更靠近原始元素的地方，不需要将太多信息传输到云端。但是，仍存在一些值得关注的领域，例如数据安全仍然很重要。使用强大的安全和加密措施、明确访问此类设备以及经常更新设备以应对威胁。

6. 继续监测学术关系并更新模型

部署边缘 AI 解决方案后，维护非常重要，以便您检查系统是否符合预期或是否提供预期的性能。一种方法是不断将新数据输入 AI 模型，以减少实时分析 AI 环境中其分析能力下降的可能性。

实时分析中边缘 AI 部署最佳实践的系统回顾

1. 优先考虑低延迟和高可用性：

边缘AI的第一个优势是延迟更低。“确保你的架构和算法尽可能对延迟不敏感，以便决策过程能够更快地完成。”

2. 选择合适的奇异设备和装备

选择正确的硬件对于良好的边缘 AI 设计至关重要。这决定了边缘设备；无论是传感器、网关还是 IoT 设备，都取决于处理能力、数据存储或网络。高性能边缘设备通过在边缘提供高性能来帮助您的 AI 算法不受干扰地运行。

3. 为边缘训练和部署基于学习的 AI 模型

为云流程开发的模型并不适合部署在边缘。为了使边缘 AI 有效，模型应该很小、从能源角度来看很节约，并且可以在边缘硬件的低计算资源上训练运行。可以应用于 AI 算法以供在边缘使用的方法之一是模型压缩和量化。

4. 探索面向边缘的框架和平台

以下是一些可以采用以轻松开发的边缘 AI 框架 – TensorFlow Lite、NVIDIA Jetson 和 Microsoft Azure IoT Edge。这些平台提供的组件和框架旨在使用户能够在边缘部署 AI 模型。它还为已部署的模型提供一些支持，例如它们的监控和更新。

5. 保护数据免受潜在数据泄露

边缘 AI 的另一个特点是，它能够在数据生成的地方处理数据，从而最大限度地减少信息流向云端。但数据安全并没有被抛在后面。开发相应的加密、强大的访问和定期更新，以保护边缘设备免受网络风险。

6. 组织持续监测和模型更新

同样，部署边缘 AI 解决方案后，监控是确保系统按预期运行并符合性能标准的关键。在实时分析场景中，静态数据会定期加载到 AI 模型中，以模拟模型的可重用性和准确性。

目前推荐的在实时分析中应用边缘 AI 的方法

1. 优先考虑低延迟和高可用性：

边缘 AI 最直接的优势是消除延迟。确保您的架构和算法具有尽可能长的延迟，以便您的决策更快。

2. 云和边缘之间的平衡：

但目前，边缘 AI 负责数据处理，云解决方案仍然是系统数据存储、模型训练和扩展的重要组成部分。系统的优化将在边缘和云的最佳结合点进行。

3. 选择正确的AI框架和工具包：

TensorFlow Lite、OpenVINO 以及 EdgeX Foundry 等移动框架与边缘部署高度兼容。以下是更具体的工具，可帮助您简化实施此类计划的过程。

4. 注重可扩展性和灵活性：

由于边缘 AI 部署应能够在不同的粒度级别上进行，因此实施应易于扩展，并可在各种用例中模块化。评估模块化架构，避免将许多分散式解决方案“硬编码”，因为这样它们就无法提供太多灵活性。

5. 优化功耗：

边缘设备需要持续工作；由于其环境，它们通常必须在低功耗条件下工作。实施高效但资源要求低的深度学习模型。

采用边缘 AI 处理实时数据时面临的一些主要挑战如下。

尽管具有诸多优势，但实施边缘 AI 进行实时分析仍面临一些挑战：

资源限制：计算能力和内存等边缘设备的物理限制意味着 AI 模型经常受到此类设备的限制。

数据管理复杂性：如果连接了多个边缘设备，则处理多个边缘设备上的实时数据会有些困难。

与传统系统的集成：使用边缘 AI 的主要缺点是它必须适应当前的结构和系统，因此可能会出现集成问题。

维护和更新：各种设备上的边缘AI系统需要更新并确保性能的一致性，这只有通过不断的监督和采用某些特定的方法才能实现。

在边缘处理和分析数据使得不同领域的新应用成为可能。了解如何执行边缘 AI 进行实时分析，可让企业处于有利地位，从而及时做出决策，节省成本并提高绩效。研究智能制造和医疗保健，AI 在实时数据索引流处理中的积极影响是不可否认的。可以看出，通过遵循实时边缘 AI 实施的提示并考虑出现的问题，组织将能够发挥边缘计算的巨大潜力。

同样，随着边缘人工智能技术的进步，将其应用于商业模式的能力将决定一家公司在大数据背景下的竞争力。