隨著工業互聯網(IIOT)已經改變了制造，能源和物流等領域的游戲。但是數據涌入了無數傳感器和設備，這是一個越來越多的挑戰：您如何做出實時決策而不將所有內容發送到云中并等待響應?

　　這就是AI在邊緣的力量所在的地方，它正在改變行業的運作，優化和創新方式。

　　什么是邊緣AI，為什么重要?

　　簡單來說，邊緣AI是指人工智能算法直接在傳感器、機器或網關等邊緣設備上運行，而不是依賴于集中式的云服務器。這些智能邊緣設備在數據生成的地方直接處理數據，而不是將所有數據都通過互聯網傳輸。

　　想象一下可以檢測振動異常并立即觸發維護警報的工廠機器，而無需云連接。這就是AI驅動的邊緣計算的承諾：更快的決策，減少延遲和更好的彈性。

　　1.更明智的決定，從源頭著手

　　邊緣AI在工業環境中的最大好處之一是實時做出決策的能力。無論是機械臂調整握持還是渦輪對溫度波動的響應，邊緣智能都意味著機器不必等待基于云的指令，它們可以立即做出反應。這可以減少延遲、減少停機時間，并在毫秒級的環境中加快響應速度。

　　2.較少的數據，更多的價值

　　將原始數據傳輸到云24/7量昂貴且效率低下。邊緣AI有助于在本地過濾和處理數據，因此只有最相關的見解才能發送到中央系統。這不僅可以節省帶寬和云存儲成本，而且還可以使系統保持順利運行，即使連接有限。

　　3.更安全，更好的合規性

　　在工業環境中，安全是一個很大的問題。借助Edge AI，敏感數據無需離開網站，從而減少了對網絡威脅的影響。在本地保持數據還可以幫助公司遵守行業法規和數據隱私法。

　　現實世界中的用例

　　在全球范圍內，公司已經使邊緣AI工作：

　　預測性維護：設備學會在發生故障之前發現早期的磨損跡象。

　　質量控制：裝配線上的攝像機使用AI實時檢測缺陷。

　　能源優化：智能系統動態調整功耗以降低成本和碳排放。

　　這些應用程序不是未來派的，它們現在正在發生，并且正在提供可衡量的ROI。

　　挑戰仍然存在

　　當然，采用邊緣AI并非沒有障礙。在需要更新或更改時，在數千個設備上部署AI模型可能很棘手。

　　一些邊緣設備也具有有限的計算能力，因此AI模型必須輕巧有效。盡管如此，隨著芯片設計和AI模型優化的進步，這些障礙正在迅速降低。

　　工業情報的新時代

　　邊緣AI為工業情報的新時代奠定了基礎，機器的思維速度更快，運營更精細，并且企業保持領先地位。

　　隨著行業繼續推動自動化，效率和韌性，邊緣的AI不僅僅是優勢，這將是必不可少的。