应对前沿人工智能挑战
边缘人工智能涉及在边缘计算设备上部署人工智能算法，实时做出预测或决策。更新的、更便携的机器学习技术，尤其是轻量级推理算法，也使得在更小设备上运行人工智能任务成为可能。边缘人工智能有许多应用场景，包括监控、机器人技术和工业系统。
实际上，边缘人工智能涉及从传感器或其他来源收集数据，利用AI模型在边缘设备上本地处理这些数据，然后利用模型输出触发动作或发送通知。通过本地处理数据，边缘AI可以帮助降低延迟和网络流量，同时提升可靠性和安全性。
边缘人工智能通常使用针对计算资源有限边缘设备优化的轻量级AI模型。这些模型可以在云端预训练，然后在边缘设备上进行微调，或者直接通过联合学习等技术在设备上训练。
在本文中，将探讨边缘人工智能系统在现场的运作方式，组织面临的主要挑战，以及如何应对这些挑战。
边缘人工智能系统是如何实现的？
实施边缘人工智能系统通常包括几个步骤：
确定系统将解决的用例、业务问题或机会，并确定边缘人工智能如何提供帮助。
为边缘AI系统选择合适的硬件。这包括选择具备必要处理能力、内存和连接能力的边缘设备，以支持即将部署的AI模型。
开发将部署在边缘设备上的AI模型。这包括使用代表用例的数据集训练模型，然后将模型部署到边缘设备。
优化模型以适应边缘部署。这包括调整模型的大小和复杂度，使其能够在相关的边缘设备上运行。
测试系统以确保其正常工作。这包括测试AI模型、硬件和连接性，确保它们都能正常工作。
将系统部署到生产环境。这包括部署边缘设备、AI模型和连接基础设施，并确保系统与更广泛的IT环境妥善集成
在现场作前沿人工智能需要考虑若干因素：
安全性：边缘AI设备可能包含敏感数据或承担关键功能，因此实施信息安全措施以保护它们免受网络威胁非常重要。这可能包括数据加密、访问控制以及软件更新以解决安全漏洞。
监控与维护：边缘AI设备可能需要监控和维护，以确保其持续运行。这可能包括对硬件故障、软件漏洞和连接问题的监控，并安排定期维护以解决这些问题。此外，还需要监控AI模型的预测并评估其准确性和相关性，因为AI模型的性能会随时间下降（称为数据漂移现象）。
连接性：边缘AI设备需要网络连接以与其他设备通信、发送数据和接收更新。在偏远地区或恶劣环境中，连接可能有限或不可靠，因此选择能够离线运行并在连接可用时同步数据的边缘设备非常重要。
功耗：边缘设备可能使用电池、太阳能或其他替代能源，因此选择针对低功耗优化的设备非常重要。这可以通过硬件优化实现，比如使用低功耗处理器，或通过软件优化实现，比如降低数据传输频率。
环境因素：边缘AI设备可能部署在极端温度、湿度或振动等恶劣环境中。选择能够在这些条件下工作且能抵抗影响其性能的环境因素的设备非常重要。
既然我们已经了解了边缘AI部署的基本参数，接下来让我们回顾一下组织在这些部署过程中面临的一些挑战以及解决方向。
作边缘AI系统的关键挑战及克服方法
安全与隐私问题
作边缘AI系统的主要挑战之一是确保安全性和隐私。边缘AI设备本质上分布在公共或半公共空间，容易受到物理和网络攻击。此外，这些设备通常处理敏感数据，增加了数据泄露的风险。
您可以采取的措施包括对静态和传输中的数据进行加密、定期安全审计以及定期软件更新以解决漏洞。此外，诸如联邦学习和差分隐私（一种数学技术，用于公开分享数据集信息而不包含个人数据）等技术，可以确保敏感数据得到保护，同时仍能发挥AI的优势。
运营与模型监控
由于这些系统的去中心化特性和有限的计算资源，监控边缘人工智能系统可能具有挑战性。边缘AI监控有两个关键方面：确保边缘AI系统按预期运行并对故障条件具备韧性;以及监控机器学习模型输出，确保即使现实环境和数据集不断变化也能保持准确。
为克服这些挑战，组织应投资专门为边缘系统设计的监控解决方案，能够运行在边缘设备上并应对有限的连接。通常会有两种监控解决方案，一种提供边缘设备性能和状态的实时可视化，另一种则支持模型监测检测数据漂移并调整模型以提升准确性。
模型部署与管理
另一个挑战是AI模型的部署和管理。边缘AI设备通常计算资源有限，部署大型复杂AI模型具有挑战性。此外，在大量分布式设备上管理和更新这些模型可能带来的后勤难题。
要克服这一挑战，重点是模型优化。诸如模型量化、剪枝和知识蒸馏等技术，可以在性能不大幅下降的情况下减少AI模型规模。此外，空中（OTA）更新还可用于高效管理和更新设备车队中的模型。
延迟
延迟是许多边缘人工智能应用中的关键因素，如自动驾驶车辆和实时视频分析。高延迟可能导致响应延迟，影响这些应用的性能和安全性。
为解决这一问题，必须优化AI模型和底层硬件。在模型方面，可以使用模型量化和剪枝等技术来降低计算复杂度并提升推理速度。在硬件方面，可以使用专门的人工智能加速器来提升性能。
可靠性与韧性
可靠性和韧性也是运行边缘人工智能系统时的重要考量。这些系统必须能够在各种条件下可靠运行，包括间歇性网络连接和电力中断。
为了提高可靠性和韧性，设计能够处理多种输入和条件的稳健AI模型非常重要。此外，实施故障保护机制至关重要，以确保系统能够顺利从故障中恢复。
互作性
最后，互作性是作边缘人工智能系统时的一个关键挑战。由于设备和平台种类繁多，确保不同组件能够无缝协作并非易事。
为应对这一挑战，采用开放标准和协议非常重要，这些标准促进互作性并降低供应商锁定的风险。此外，与设备制造商、平台提供商和软件开发者等各方密切合作，确保无缝整合也至关重要。
结论
总之，边缘人工智能在实时处理、低延迟和更好的数据隐私方面具有显著优势。然而，实施和运行它存在诸多挑战，从模型部署、管理、互作性到安全性、隐私和可靠性。考虑这些挑战并应用模型优化、稳健的安全措施、互作协议和弹性设计等解决方案非常重要。通过精心规划、合适的合作伙伴关系和勤勉执行，组织可以利用边缘人工智能的力量，改造运营并创造新机遇。