在一個日益復(fù)雜的世界中，自動化和提高物理空間的運營效率和安全性的需求前所未有。無論是簡化零售體驗，解決我們不斷增長的城市的交通擁堵問題，還是提高我們工廠的生產(chǎn)率，人工智能和邊緣計算的能力都至關(guān)重要。

攝像機是最重要的物聯(lián)網(wǎng)傳感器之一。全世界部署了大約 10 億臺攝像機，它們產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，當與人工智能感知和推理相結(jié)合時，這些數(shù)據(jù)是將普通區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芸臻g的關(guān)鍵。

隨著物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)量的增加，在遠程邊緣位置生成更多數(shù)據(jù)。從邊緣傳感器向數(shù)據(jù)中心發(fā)送數(shù)據(jù)的成本極高。然而，數(shù)據(jù)移動對于 AI 應(yīng)用程序的成功運行至關(guān)重要，這意味著這些應(yīng)用程序在通過云處理時容易受到高成本和延遲的影響。在每秒都很重要的情況下，將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心并不理想，例如管理實時流量或處理醫(yī)療緊急情況。

這讓我們想到 邊緣計算 ，一種分布式計算模型，允許在收集和分析數(shù)據(jù)的傳感器附近進行計算。

Edge computing 是為 Edge AI 提供動力的技術(shù)， Edge AI 是一種利用深度學習算法處理傳感器數(shù)據(jù)的體系結(jié)構(gòu)，該算法靠近生成數(shù)據(jù)的傳感器。 Edge AI 使任何設(shè)備或計算機能夠以最小的延遲實時處理數(shù)據(jù)和做出決策。因此，，邊緣計算對于需要低延遲以實現(xiàn)快速響應(yīng)的實時應(yīng)用程序至關(guān)重要。例如，在鐵路線上發(fā)現(xiàn)障礙物，在快速移動的裝配線上檢查缺陷，或者在醫(yī)院檢測患者跌倒。

通過使人工智能處理任務(wù)更接近源，邊緣計算克服了云計算可能出現(xiàn)的問題，如高延遲和安全性受損。邊緣計算的一些優(yōu)點是：

減少延遲： 將人工智能和計算能力帶到數(shù)據(jù)生成的地方，而不是收集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心，從而最大限度地減少延遲。這種響應(yīng)能力對于實時應(yīng)用程序的成功執(zhí)行至關(guān)重要。

加強安全： 允許在本地處理數(shù)據(jù)減少了通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送敏感數(shù)據(jù)的需要。使用邊緣計算，數(shù)據(jù)不需要離開傳感器，從而使數(shù)據(jù)保持私密性成為可能。

盡量減少開支： 將人工智能處理移動到邊緣是經(jīng)濟高效的。實體只需要將高價值數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心，并在本地處理所有其他數(shù)據(jù)—節(jié)省與帶寬和數(shù)據(jù)存儲相關(guān)的成本。

增強范圍： 無需 internet 訪問即可處理數(shù)據(jù)，使應(yīng)用程序能夠在以前無法訪問的遠程位置運行。

智能城市邊緣計算用例

城市、校園和購物中心是許多已經(jīng)開始在邊緣使用人工智能將自己轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芸臻g的地方中的幾個。從交通管理到城市規(guī)劃，這些實體正在使用人工智能使其空間更加高效、方便和安全。

以下示例說明了如何使用邊緣計算在世界各地轉(zhuǎn)換操作和提高安全性。

減少交通擠塞

Nota 開發(fā)了一種實時交通控制解決方案，該解決方案使用邊緣計算和計算機視覺來識別交通量、分析擁堵并優(yōu)化交叉口的交通信號控制。 Nota 的解決方案被城市用于改善交通流，節(jié)省交通擁堵相關(guān)成本，并最大限度地減少駕駛員在交通中花費的時間。

評估和避免城市中的操作危險

Viisights 幫助管理以色列城市內(nèi)的運營。 Viisights 的邊緣計算應(yīng)用程序幫助城市官員識別和管理人口密集地區(qū)的事件。它對行為的實時檢測有助于官員預(yù)測事件的發(fā)展速度，并確定是否有理由發(fā)出警報或需要采取行動。

改革零售業(yè)

許多零售商店和配送中心使用邊緣計算和計算機視覺為零售商帶來實時洞察力，使他們能夠保護自己的資產(chǎn)并優(yōu)化配送系統(tǒng)流程。這項技術(shù)可以幫助零售商以提高零售商凈利潤率的效率發(fā)展其高端產(chǎn)品線。

在海灘拯救生命

Sightbit 開發(fā)了一個圖像檢測應(yīng)用程序，幫助識別海灘上的危險。在這些生死攸關(guān)的情況下，速度是非常關(guān)鍵的，這就是為什么在邊緣進行處理。該系統(tǒng)檢測潛在的危險，如急流，或危險的海洋條件，允許當局制定救生程序。

提高航空公司和機場運營效率

世界各地的機場正在與 ASSAIA 合作，使用 edge 計算來縮短周轉(zhuǎn)時間并減少延誤。 ASSAIA 的人工智能視頻分析應(yīng)用程序提供了一些見解，幫助航空公司和機場在容量、可持續(xù)性和安全性方面做出更好、更快的決策。

關(guān)于作者：About Debraj Sinha

Debraj Sinha 是 NVIDIA Metropolis 的產(chǎn)品營銷經(jīng)理，專注于通過支持 AI 的視頻分析在全球打造更智能的空間。 Debraj 與從初創(chuàng)企業(yè)到財富 500 強企業(yè)，再到推動安全和效率提升的人工智能應(yīng)用市場等合作伙伴展開合作。他擁有加利福尼亞大學哈斯商學院工商管理碩士學位，伯克利，康奈爾大學計算機科學碩士學位。

審核編輯：郭婷