全新边缘 AI 策略：为何训练模型仍是挑战

随着人工智能从云端扩展到边缘计算环境，我们目睹了人工智能的持续扩张。预计到 2027 年，全球边缘计算市场规模将达到3500 亿美元，各组织正在迅速从专注于模型训练转向解决复杂的部署挑战。这种向边缘计算、联合学习和分布式推理的转变正在重塑人工智能在实际应用中的价值。

人工智能基础设施的演变

人工智能训练市场正在经历前所未有的增长，预计到 2027 年全球人工智能市场规模将达到4070 亿美元。虽然迄今为止这种增长主要集中在具有集中计算资源的集中式云环境中，但已经出现了一个明显的模式：真正的转变发生在人工智能推理中——训练有素的模型将其学习应用于现实场景。

然而，随着组织逐渐走出训练阶段，重点已经转移到这些模型的部署地点和部署方式上。边缘 AI 推理正迅速成为特定用例的标准，这得益于实际需要。虽然训练需要大量计算能力，并且通常发生在云或数据中心环境中，但推理对延迟敏感，因此它越接近数据来源地，就越能为必须快速做出的决策提供信息。这就是边缘计算发挥作用的地方。

边缘人工智能为何如此重要

向边缘 AI 部署的转变正在彻底改变组织实施人工智能解决方案的方式。预测显示，到 2027 年，超过75% 的企业生成数据将在传统数据中心之外创建和处理，这种转变提供了几个关键优势。低延迟可实现实时决策，而不会出现云通信延迟。此外，边缘部署通过在不离开组织场所的情况下在本地处理敏感数据来增强隐私保护。这种转变的影响超出了这些技术考虑。

行业应用和用例

预计到 2030 年，制造业将占据边缘 AI 市场的 35% 以上，是边缘 AI 应用的先驱。在这个领域，边缘计算可以实现实时设备监控和流程优化，从而显著减少停机时间并提高运营效率。边缘 AI 驱动的预测性维护使制造商能够在潜在问题导致代价高昂的故障之前发现它们。同样，对于运输行业来说，铁路运营商也看到了边缘 AI 的成功，它通过识别更高效的中短途运输机会和换乘解决方案来帮助增加收入。

计算机视觉应用尤其展示了边缘 AI 部署的多功能性。目前，只有 20% 的企业视频在边缘自动处理，但预计到 2030 年这一比例将达到 80%。从洗车场的车牌识别到工厂的 PPE 检测，再到交通安全中的面部识别，这种巨大的转变已经在实际应用中显现出来。

公用事业部门提供了其他引人注目的用例。边缘计算支持电力、水和天然气网络等关键基础设施的智能实时管理。国际能源署认为，到 2030 年，智能电网的投资需要增加一倍以上才能实现世界气候目标，而边缘 AI 在管理分布式能源资源和优化电网运营方面发挥着至关重要的作用。