部署在邊緣設(shè)備上的輕量級(jí)模型

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）邊緣AI算法是一種將人工智能（AI）算法和計(jì)算能力放置在接近數(shù)據(jù)源的終端設(shè)備中的策略。這種算法通常被部署在邊緣設(shè)備上，如傳感器、智能手機(jī)、攝像頭等，以便在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行智能決策和數(shù)據(jù)處理。

邊緣AI算法通常是經(jīng)過優(yōu)化和壓縮的輕量級(jí)模型

邊緣AI算法的工作原理涉及三個(gè)關(guān)鍵要素：終端設(shè)備、邊緣計(jì)算和人工智能算法。終端設(shè)備收集到的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是邊緣數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析。邊緣計(jì)算是指在距離數(shù)據(jù)源較近的地方進(jìn)行計(jì)算和處理，而邊緣設(shè)備通常配備有一定的計(jì)算資源，能夠執(zhí)行一部分輕量級(jí)的AI算法和數(shù)據(jù)處理。在邊緣設(shè)備上運(yùn)行的AI算法通常是經(jīng)過優(yōu)化和壓縮的輕量級(jí)模型，這些模型能夠在設(shè)備端進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析，從而實(shí)現(xiàn)即時(shí)響應(yīng)。

邊緣AI算法涵蓋了多種類型，如決策樹算法，這是一種常用的分類算法，能夠根據(jù)特征屬性將數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測。支持向量機(jī)（SVM）算法，這是一種針對分類和回歸分析問題的算法，它通過尋找最大間隔超平面來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，它模擬了人腦神經(jīng)元的工作原理，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，因此在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。貝葉斯算法，這是一種基于貝葉斯定理的分類算法，它能夠根據(jù)先驗(yàn)概率和樣本數(shù)據(jù)來計(jì)算后驗(yàn)概率，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測。

聚類算法，用于將數(shù)據(jù)集中的對象分成不同的組，常見的算法包括K均值算法、層次聚類算法等?；貧w分析算法，用于建立變量之間的關(guān)系模型，從而進(jìn)行預(yù)測和分析。

此外，還有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法等。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法使用有標(biāo)記數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并通過這些數(shù)據(jù)中的輸入和輸出之間的關(guān)聯(lián)來構(gòu)建模型；無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則是使用無標(biāo)記數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式或結(jié)構(gòu)來構(gòu)建模型；強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法則是通過在環(huán)境中執(zhí)行一系列操作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的算法；深度學(xué)習(xí)算法則是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來模擬人腦的工作方式。
這些算法在邊緣AI中可以根據(jù)具體的應(yīng)用場景進(jìn)行選擇和組合，以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析、預(yù)測和決策支持。

邊緣AI算法適合應(yīng)用于對實(shí)時(shí)性要求高、網(wǎng)絡(luò)連接有限的場景

邊緣AI算法的使用場景包括，實(shí)時(shí)性要求高的場景，例如自動(dòng)駕駛汽車和無人駕駛系統(tǒng)，這些系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)處理大量的傳感器數(shù)據(jù)以進(jìn)行道路分析和響應(yīng)。邊緣AI算法能夠在設(shè)備端進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析，實(shí)現(xiàn)即時(shí)響應(yīng)，滿足自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對實(shí)時(shí)性的高要求。

網(wǎng)絡(luò)連接有限的場景，在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的地方，將數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理可能不太現(xiàn)實(shí)。在這些場景中，邊緣AI算法可以在本地設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，減少了對網(wǎng)絡(luò)連接的依賴，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

隱私保護(hù)要求強(qiáng)的場景，對于一些涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)，如醫(yī)療數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)等，將數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫丝赡艽嬖谛孤讹L(fēng)險(xiǎn)。在這些場景中，將AI算法部署在邊緣設(shè)備上可以在本地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私性。

在實(shí)際的應(yīng)用落地方面，如智慧安防領(lǐng)域，云天勵(lì)飛通過部署在攝像頭等邊緣設(shè)備上的AI算法，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的人臉識(shí)別、行為分析等功能，為公安部門提供了有效的技術(shù)支持。在智能園區(qū)、智能樓宇等領(lǐng)域，云天勵(lì)飛也通過邊緣AI算法的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了能源管理、環(huán)境監(jiān)測等智能化功能。

曠視科技針對邊緣設(shè)備推出多種AI解決方案，包括邊緣計(jì)算智能分析盒、AIoT操作系統(tǒng)等。來支持在邊緣設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行復(fù)雜的AI算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速處理和分析。同時(shí)，曠視科技還提供了全方位的服務(wù)，幫助用戶將算法應(yīng)用于實(shí)際場景，并推廣到市場。

還有商湯科技，通過云智能邊緣盒龍騰邊緣計(jì)算的產(chǎn)品，為智能相機(jī)提供接入和解析能力，支持車、物、非機(jī)動(dòng)車、行為等多種算法融合解析，算法自由調(diào)度，具備數(shù)據(jù)邊緣匯聚、邊緣解析、邊緣自治、云邊協(xié)同的能力。此外，商湯科技還通過標(biāo)準(zhǔn)化的大模型生產(chǎn)流程，支持了超過七成的行業(yè)業(yè)務(wù)，為市場提供了豐富的邊緣AI解決方案。

寫在最后

總的來說，邊緣AI算法部署在邊緣設(shè)備上，通常是經(jīng)過經(jīng)過優(yōu)化和壓縮的輕量級(jí)模型，這些模型能夠在設(shè)備端進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析。邊緣AI算法適用于需要實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)連接有限、隱私保護(hù)要求高的場景中，在工業(yè)制造、智能家居、城市管理、能源管理等方面都已經(jīng)得到應(yīng)用。