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人工智能@边缘AI能聪明到什么程度？



人工智能@边缘AI能聪明到什么程度？
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每当有产业新词出现时 ， 我们这些产业媒体人面临的挑战便是要理解一个公司想要做什么 ， 特别是在他们利用这些词去实现自已的营销目标时 。 近来流行的一个新词是边缘人工智能(AI)或称边缘AI 。
由于物联网(IoT)的快速发展 ， 以及实现IoT设备智慧化所需运算力和处理能力的提升 ， “边缘”所指的范围可能很广 ， 它可以指从“网关边缘(edge of a gateway)”到“终端(endpoint)”的任何设备 。 那么业界对边缘vs.终端的定义是否达成了共识？谁需要边缘AI？边缘设备可以有多聪明？让我们来一探究竟 。
首先 ， 边缘和终端的区别是什么？好吧 ， 每个人都有自己的看法——云端之外的一切都可以称之为边缘 。
定义：边缘可以是指很多设备 ， 而终端就是终端 最清晰的定义或许来自英飞凌(Infineon)概念与系统工程部门资深主管Wolfgang Furtner(图1) 。 他认为 ， “边缘AI一词跟边缘一样含糊 。 有人把车辆称为边缘设备 ， 而有人用这个词来指小型低功耗无线连接能量收集传感器 。 边缘是相对的 ， 它用来区分本地与云端 。 不过将边缘的各种设备区分开来的确很有必要 ， 有时也有人使用『边缘的边缘(edge-of-the-edge)』或『叶节点(leaf nodes)』这样的词 。 边缘AI可以指很多设备 ， 包括车辆里的运算服务器 。 ”
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图1 英飞凌概念与系统工程部门资深主管Wolfgang Furtner认为 ， “边缘AI”一词跟“边缘”一样含糊 。
但他强调 ， “终端AI处于虚拟网络世界与现实世界的交汇处 ， 在这里传感器与致动器离得很近 。 ”
恩智浦半导体(NXP Semi-conductors)机器学习(ML)技术主管Markus Levy认为 ， 这其实就是语义上的理解 ， 就看怎么划分界限 。 “边缘ML与终端机器是一样的 ， 只是边缘ML还可以包括网关甚至雾运算环境中的ML 。 终端ML通常在分布式系统中使用 ， 例如 ， 我们的客户甚至在这些分布式系统的传感器中实现了智能 。 另一个例子是家庭自动化系统 ， 它包含『卫星』设(如恒温器、门铃摄影机、安防摄影机或其他类型的连接设备) ， 这些设备可以独立执行ML功能 ， 还可以将数据传给网关 ， 以完成更高阶的ML处理 。 ”
对于边缘服务器及终端越来越智慧 ， Arm基础设施业务总经理兼副总裁Chris Bergey站在Arm的角度 ， 表达了略微不同的观点(图2) 。 他说 ， “网桥和交换机这类基础设备已不再适用 ， 取而代之的是功能强大的边缘服务器 ， 它们将数据中心等级的硬件增加到终端和云端之间的网关中 。 这些新型边缘服务器与5G基地台相结合 ， 功能非常强大 ， 能够完成复杂的AI处理——不仅是ML推理 ， 还有训练 。 ”
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图2 Arm基础架构业务部门总经理兼副总裁Chris Bergey对边缘服务器及终端智慧化持不同的观点 。
边缘服务器与终端AI有何不同？Bergey说 ， “智能手机中包含功能强大的硬件 ， 因此长期以来一直是终端AI的肥沃试验田 。 随着IoT与AI技术的融合 ， 以及5G的不断成熟 ， 虽然设备尺寸更小、价格更低 ， 但是却更加智能 ， 功能也更强大 ， 而且由于对云端或因特网的依赖更少 ， 隐私保护和可靠性也更好 。 随着终端设备越来越智慧 ， AI执行的边界也开始从终端向边缘融合 ， 对异质运算基础架构的需求变得迫切 。 ”
一些人认为 ， 云端以外的一切就是边缘 。 例如 ， 边缘AI和视觉联盟的创始人Jeff Bier这样说：“我们将边缘AI定义为在数据中心之外执行的全部或部分AI 。 智慧可能就在智慧相机的传感器旁边；或者稍远一点 ， 在杂货店的设备柜中；甚至更远一点 ， 在蜂巢基地台中；又或者是它们的某种组合或变化 。 ”


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