理解边缘 AI 在现实世界中的应用

边缘 AI 技术直接在个人电脑、物联网设备或专用边缘服务器等设备上处理和分析数据，通过在本地处理操作，使数据存储和处理更快、更易于访问。它有助于避免云系统的常见问题，例如延迟和带宽限制，从而实现更快、更可靠的性能。例如，在自动驾驶汽车中，本地处理对于实时决策至关重要，例如检测障碍物或立即响应交通信号。通过直接在车辆上处理数据，边缘 AI 可以实现瞬间响应，如果依赖远程云服务器，响应速度会太慢。

边缘 AI 正变得越来越受欢迎，预计到 2034 年，全球市场将达到 1430.6 亿美元。不同的行业正在使用边缘 AI 来改进工作流程、自动化任务和激发创新，同时应对延迟、安全和成本等挑战。

在本文中，我们将了解边缘 AI 如何在医疗保健和制造业等领域发挥作用，以及在实际应用中需要注意的一些事项。让我们开始吧！

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边缘 AI 的工作原理

边缘 AI 结合了边缘计算和 人工智能 (AI)。边缘计算是一种技术框架，可将数据处理得更靠近其生成位置，从而实现实时分析、提高可靠性并节省成本。AI 组件将机器学习算法直接引入边缘，使设备可以在本地做出智能决策。这种方法减少了对集中式云或数据中心的需求，否则可能会导致处理延迟。云仍然可以用于更复杂的数据存储、更大规模的分析以及AI 模型的更新，从而补充边缘 AI 提供的更快、本地化的处理。

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以下是边缘人工智能系统的工作原理：

• 数据收集：设备上的传感器从环境中收集原始信息，例如工业环境中的温度读数或设备状态。
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• 数据清洗：收集的数据在设备上快速处理，以过滤掉噪声并专注于相关细节。
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• 进行预测：清理后的数据由直接嵌入在边缘设备中的 AI 模型进行分析。
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• 决策：基于分析，AI 系统做出决策并启动任何必要的行动或响应。

边缘 AI 与云 AI

边缘 AI 和云 AI 是两种截然不同的 AI 实现方法，每种方法都有其独特的优势和权衡。正如我们已经讨论过的边缘 AI，数据直接在本地设备上处理，确保低延迟、增强隐私以及最大限度地减少对互联网连接的依赖。 

与边缘 AI 不同，云端 AI 使用远程服务器进行数据处理，从而提供更高的可扩展性和灵活性。然而，由于需要通过互联网进行 数据传输，这通常以更高的延迟和增加的带宽使用为代价。云端 AI 还可能引发 隐私问题，因为敏感数据必须在外部服务器上传输和存储。

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另一个关键区别在于与云 AI 相关的成本和网络压力。在强大的远程服务器上进行处理可能成本高昂，尤其是在处理视频或音频等高数据量时，并且通过网络流式传输这些数据会增加网络压力。

边缘 AI 通过直接在设备上处理数据来应对这些挑战，从而减少与云相关的成本，减轻网络负载，并确保敏感信息在本地安全。通常，只传输最终结果（或推理），而不是发送原始数据，从而提供更高效且注重隐私的解决方案。

用于图像识别的边缘 AI

计算机视觉应用通常涉及分析大量的非结构化数据（缺乏预定义格式的数据），主要是图像和视频。在需要实时监控的情况下，将所有这些数据发送到远程云服务器进行处理可能效率低下。解决此问题的一个好方法是在边缘设备上运行计算机视觉模型。 

像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型通常在云端进行训练，但可以部署在边缘，以支持现场的实时应用。YOLO11专为需要即时响应的任务而设计，使其特别适用于安全系统、质量控制系统和智能家居设备等应用。当这些应用在本地（即视觉信息（来自摄像头、传感器等）的收集地）处理数据时，它们的运行效率更高。

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边缘 AI 应用

既然我们已经探讨了什么是边缘 AI，接下来让我们仔细看看一些实际应用。 

医疗保健应用中的边缘 AI

快速诊断和卓越的患者护理是每个医疗机构的首要任务，边缘 AI 在实现这些目标方面发挥着关键作用。医疗保健提供商正在通过使用边缘 AI 和智能设备看到变革性的变化。这些技术共同创造了更快、更安全、响应更迅速的医疗保健系统。

例如，由边缘 AI 驱动的可穿戴设备可以持续监测心率、血压、血糖水平和呼吸等生命体征。它们甚至可以检测到突然跌倒并立即通知护理人员。在救护车上，边缘 AI 可以分析来自现场患者监护仪的数据。从分析中收集的见解可以与医生分享，帮助他们在患者到达医院之前准备治疗方案。

边缘 AI 还可以帮助部署 计算机视觉模型，例如 YOLO11，用于诸如目标检测医疗人员等应用。此特定应用侧重于确定医疗专业人员在房间内的位置和移动，从而帮助监控对安全协议的遵守情况并增强态势感知。

目标检测可以帮助验证工作人员在手术过程中是否站位正确，以及是否遵守卫生和安全准则，例如在设备周围保持安全站位。边缘 AI 能够在不需要持续云连接的情况下，在手术室中提供有价值的见解，从而确保隐私并为医疗团队提供即时反馈。

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用于工业自动化的边缘 AI

世界各地的制造商正在使用边缘人工智能技术来提高运营速度、效率和生产力。通过使用来自传感器和物联网设备的实时数据，边缘人工智能可以实现预测性维护，使工厂能够检测设备故障的早期迹象并在出现重大问题之前预测故障。这种主动方法有助于减少停机时间，延长设备寿命并保持平稳运行。 

边缘 AI 还通过使用 视觉 AI 来在产品包装发货前发现缺陷，从而提高质量控制。通过直接在现场分析图像和视频，边缘 AI 可以快速识别缺陷，确保只有高质量的产品交付给客户。即时反馈使制造商能够立即解决问题，从而减少浪费、提高产品标准并提高客户满意度。

用于家庭物联网设备的边缘 AI

从有人靠近时自动响铃的智能门铃，到房间空无一人时自动关灯的设备，智能家居中充满了使用边缘 AI 来提高居民生活质量的设备。无论住户是想查看谁在门口，还是通过 智能手机 调节房屋温度，边缘技术都可以通过在现场处理数据而不是依赖远程服务器来实现。使用边缘 AI 有助于保护住户的隐私，并降低未经授权访问个人数据的风险。

在家庭自动化方面，边缘 AI 的本地处理对于需要即时反馈的应用至关重要。这些应用包括安全系统、照明系统和环境控制。通过在边缘处理数据，智能家居可以独立运行，而无需互联网连接。此外，与计算机视觉集成的边缘 AI可以提高家庭内部的可访问性。利用诸如人体姿态估计等技术，可以创建手势检测系统来控制家庭中的其他系统，例如灯或电视。

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挑战与局限性

尽管边缘 AI 系统具有诸多优势，但它们仍在不断发展，并面临着某些挑战和限制。在决定将边缘 AI 解决方案集成到您的企业或家庭之前，需要考虑以下几个限制。

• 安全风险：虽然边缘AI通过将数据保存在本地来提高安全性，但它也面临着本地级别的一些风险，主要是由于人为错误和不安全的密码。 

• 有限的计算能力： 边缘 AI 系统的计算能力通常低于基于云的 AI，从而将其限制为特定任务。 虽然云可以处理大型模型，但边缘 AI 最适合更简单、更小的任务。

• 机器兼容性问题： 尤其是在商业环境中，边缘 AI 面临着不同机器类型的挑战，并且当不兼容的机器一起使用时，兼容性问题可能导致故障和失效。

释放边缘计算的力量

边缘 AI 通过直接在数据创建的地方处理数据，使各行各业能够更快地工作并做出更明智的决策。这种方法加快了运营速度，增强了数据安全性并降低了互联网成本。 

在医疗保健、制造业和智能家居等领域，边缘 AI 提高了效率，并允许快速决策，而无需持续的云访问。虽然存在一些局限性，例如潜在的安全风险和复杂任务的处理能力有限，但边缘 AI 实时管理任务的能力使其成为未来的一种宝贵工具。

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