了解边缘计算和云 AI 的作用对于努力有效利用 AI 的企业至关重要。随着企业加速采用 AI，他们必须权衡每种方法的优势、局限性和成本影响。本文深入探讨了边缘计算和云 AI 之间的主要区别，探讨了它们如何相互补充以及组织如何为其 AI 驱动的工作负载取得适当的平衡。
什么是边缘计算?
边缘计算是一种分布式计算范例，使数据处理更接近用户和设备。工作负载不依赖于集中式云服务器，而是尽可能靠近数据生成的位置执行。这种方法可以减少延迟、降低带宽成本并提高数字体验的速度和效率。
通过最小化数据处理和最终用户之间的距离，边缘计算可以实现实时决策——这是自动驾驶汽车、工业自动化和智能城市等应用的关键因素。然而，边缘基础设施仍在不断发展，其物理位置可能有所不同。
边缘计算基础设施
边缘计算基础设施可以采用不同的形式，包括：
位于数据源附近的专用边缘服务器。
分布在不同位置的边缘服务器网络。
在本地处理和分析数据的物联网 (IoT) 设备。
什么是云 AI?——使用以下信息撰写相关内容
云技术通过云提供计算服务。这些计算服务包括对分析、数据库、软件、网络、服务器、存储和人工智能的访问。
云 AI 是一个融合人工智能和云计算的概念。它通过结合 AI 软件和硬件来为企业提供 AI 访问权限，同时为他们提供 AI 技能。因此，AI 云支持许多 AI 项目和令人兴奋的用例。基于云的 AI 可以预测情况，从收集的任何数据中学习，并在问题发生之前找出问题。
云 AI：为可扩展和数据密集型 AI 工作负载提供支持
云 AI 利用集中式云数据中心的大量计算资源来执行 AI 驱动的任务，从深度学习模型训练到大规模分析。
云端人工智能的优势
可扩展性和灵活性——云 AI 可以动态扩展以适应不断变化的工作负载，而无需额外的本地基础设施。
高处理能力——需要密集计算的 AI 模型(例如深度学习和大规模分析)在云平台上高效运行。
访问大型数据集——集中式云存储使 AI 模型能够在大量数据集上进行训练，从而提高准确性和决策能力。
云端人工智能的缺点
实时应用中的延迟问题——往返云端的数据传输可能会导致延迟，使其不适合时间敏感的用例。
安全和隐私问题——即使采取了强大的安全措施，将敏感数据传输到云服务器也会增加泄露风险。
对稳定互联网连接的依赖——云 AI 依赖于一致的高速互联网，这在偏远地区可能是一个挑战。
边缘计算：在源头实现实时 AI
与云 AI 不同，边缘计算在更靠近源头的地方(在本地设备、边缘服务器或 IoT 传感器上)处理数据，从而最大限度地减少延迟和带宽消耗。
边缘计算的优势
实时处理——通过在本地处理数据，边缘计算可以实现即时决策，这对于自主系统、工业自动化和物联网应用至关重要。
降低带宽成本——由于只有必要的数据发送到云端，企业可以减少网络拥塞和云存储费用。
提高安全性和合规性——将敏感数据保存在本地可最大限度地减少网络威胁的风险并增强法规遵从性。
边缘计算在行动
边缘计算是从早期的内容分发网络 (CDN) 发展而来的，它缓存并提供来自附近服务器的 Web 内容。如今，它在以下应用中发挥着关键作用：
自动驾驶汽车——在本地处理传感器数据以进行即时导航决策。
物联网和智能设备——为工业自动化和预测性维护提供实时分析。
语音助手和 AR/VR——减少自然语言处理和沉浸式体验的延迟。
交通和监控系统——处理实时视频源以更快地检测异常。
边缘计算与云 AI：了解主要区别
1. 目的：实时决策与智能决策
边缘计算旨在通过将计算更接近数据源来减少延迟并加快数据处理速度。它用于实时应用，例如自动驾驶汽车、智能城市和工业自动化，这些应用需要即时处理。
另一方面，云 AI 通过处理大量数据使机器学习、推理和做出智能决策。AI 为预测分析、欺诈检测、语音助手和聊天机器人等需要深度学习和模式识别的应用提供支持。
2. 数据处理：本地与集中分析
边缘计算在本地(设备、网关或附近的服务器)处理和分析数据，从而最大限度地减少了通过网络传输数据的需要。它针对需要立即采取行动的小型、时间敏感的数据集进行了优化。
云 AI 在数据中心或云平台等集中位置处理大型数据集。AI 模型在部署之前需要对海量数据集进行大量训练，这使其更适合需要高计算能力的应用程序。
3. 复杂性：简单的实时处理与高级机器学习
边缘计算相对简单，专注于实时处理和即时决策。它优先考虑速度和效率，使其成为物联网设备和嵌入式系统的理想选择。
云 AI 非常复杂，需要复杂的算法和深度学习模型来处理和解释大量数据。AI 模型经过持续的训练和改进，使机器能够从过去的经验中学习，并随着时间的推移做出更准确的预测。
4. 硬件要求：专用边缘设备与高性能云基础设施
边缘计算依赖于边缘服务器、物联网网关和专为低功耗、实时数据处理而设计的嵌入式系统。这些设备在数据源附近运行，需要的计算能力极小。
云 AI 需要高性能硬件，例如 GPU(图形处理单元)和 TPU(张量处理单元)，以处理复杂的计算、深度学习模型和大规模数据分析。这些系统需要大量的能源和存储资源。
结论
随着 AI 的不断发展，选择正确的基础设施(边缘 AI、云 AI 或混合方法)对于优化 AI 应用的可扩展性、效率和灵活性至关重要。企业必须评估其特定需求和新兴技术趋势，以做出明智的决策，增强 AI 能力并与战略目标保持一致。
虽然边缘计算和 AI 服务于不同的目的，但它们越来越相互依赖。边缘计算可减少延迟并加速数据处理，而 AI 可实现智能决策。这些技术相结合可以实现实时分析、减少带宽使用以及跨行业的个性化体验。
