宋家雨：邊緣 AI與云 AI各自有哪些特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)？

郭立：邊緣 AI 是將 AI 算法直接部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的本地設(shè)備上，如以智能恒溫器、安全攝像頭和其他本地處理數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備為代表的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，以智能手表、健身追蹤器等設(shè)備為代表的可穿戴設(shè)備，以及邊緣服務(wù)器為邊緣設(shè)備，通過(guò)部署邊緣 AI算法，這些設(shè)備所收集數(shù)據(jù)可以進(jìn)行就地的即時(shí)處理數(shù)據(jù)，而不是依賴于聯(lián)網(wǎng)的集中式云服務(wù)器處理，從而縮短響應(yīng)時(shí)間并提高數(shù)據(jù)安全性。

邊緣 AI提高實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，由于數(shù)據(jù)本地處理，因此減少了將信息發(fā)送到云端處理帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)延遲；將敏感數(shù)據(jù)保持本地化，也降低傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)；因?yàn)闇p少了對(duì)持續(xù)云計(jì)算資源、數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨螅兄诠?jié)省運(yùn)營(yíng)成本。但邊緣 AI也存在一些劣勢(shì)，如與云服務(wù)器相比，邊緣設(shè)備的計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量相對(duì)較低。此外，邊緣設(shè)備的初始設(shè)置和持續(xù)維護(hù)有可能更加昂貴、更加復(fù)雜，與此同時(shí)，邊緣設(shè)備抵御物理或網(wǎng)絡(luò)攻擊的能力相對(duì)較弱，產(chǎn)品方案相對(duì)匱乏。

與邊緣AI相比，云 AI是使用集中式云服務(wù)器處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，可以支持更大規(guī)模的AI 模型算法。該技術(shù)利用云計(jì)算平臺(tái)的龐大資源，輕松與云提供商的服務(wù)集成，如此其能力遠(yuǎn)超邊緣設(shè)備，能夠提供更加強(qiáng)大、可持續(xù)擴(kuò)展的運(yùn)營(yíng)環(huán)境，能夠支持更加廣泛的 AI算法應(yīng)用和功能。可擴(kuò)展性和靈活性。輕松擴(kuò)展以滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)和日益復(fù)雜的應(yīng)用程序的需求，無(wú)需更改物理基礎(chǔ)設(shè)施即可適應(yīng)波動(dòng)。

云AI的優(yōu)勢(shì)是適用于要求苛刻的 AI 任務(wù)，這些任務(wù)需要大量計(jì)算資源來(lái)執(zhí)行活動(dòng)，例如深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。此外，云AI能夠應(yīng)對(duì)大型數(shù)據(jù)集的訪問(wèn)和訓(xùn)練，改進(jìn)模型訓(xùn)練。相比邊緣AI，數(shù)據(jù)往返云端AI處理，會(huì)帶來(lái)延遲的開(kāi)銷(xiāo)，會(huì)影響即時(shí)決策應(yīng)用的性能表現(xiàn)。此外，在云端傳輸敏感數(shù)據(jù)會(huì)增加數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)；而在一些偏遠(yuǎn)或不穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，聯(lián)網(wǎng)能力也會(huì)讓?xiě)?yīng)用受到限制。

宋家雨：看上去，邊緣 AI與云 AI是魚(yú)和熊掌不能兼得，什么才是最明智的選擇呢？

郭立：了解何時(shí)使用邊緣 AI 和云 AI 對(duì)于提高 AI 技術(shù)在各種環(huán)境中的性能和可用性至關(guān)重要。我可以結(jié)合情境適用性給出一些建議。

邊緣 AI 非常適合需要立即處理無(wú)延遲數(shù)據(jù)的情況，例如自動(dòng)駕駛和制造自動(dòng)化；而在互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)不可靠或不可用的環(huán)境中，邊緣 AI 可以有效運(yùn)行，因?yàn)樗梢栽诒镜靥幚頂?shù)據(jù)。相比云 AI 更適合需要處理大量數(shù)據(jù)且需要大量計(jì)算能力的應(yīng)用程序，例如訓(xùn)練復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；當(dāng) AI 應(yīng)用程序需要大量計(jì)算資源和高級(jí)模型功能時(shí)，云 AI 會(huì)提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)支持這些需求。

在實(shí)際的應(yīng)用實(shí)踐中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療保健等領(lǐng)域大量采用邊緣 AI的解決方案， 如邊緣 AI 支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的實(shí)時(shí)監(jiān)控和響應(yīng)系統(tǒng)，通過(guò)直接從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備處理數(shù)據(jù)而無(wú)需云傳輸來(lái)提高效率和安全性；在醫(yī)療設(shè)備和監(jiān)控系統(tǒng)中，邊緣 AI 提供對(duì)患者護(hù)理至關(guān)重要的即時(shí)處理能力，其中快速?zèng)Q策至關(guān)重要。

在大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景中，云 AI 利用云計(jì)算的強(qiáng)大功能快速高效地分析大量數(shù)據(jù)集，使企業(yè)能夠從大數(shù)據(jù)中獲得洞察力，從而為戰(zhàn)略決策提供信息；通過(guò)訪問(wèn)廣泛的計(jì)算資源，云 AI 支持開(kāi)發(fā)和部署復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些模型從龐大而多樣化的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，并隨著時(shí)間的推移不斷改進(jìn)。

宋家雨：混合模型能夠做到兩全其美嗎？應(yīng)該注意哪些問(wèn)題？

郭立：答案是肯定的。集成邊緣 AI 和云 AI 可以創(chuàng)建更強(qiáng)大的 AI 基礎(chǔ)架構(gòu)，也可以充分利用兩種方案的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)平衡實(shí)時(shí)處理和深度分析的混合方法可以帶來(lái)額外的優(yōu)勢(shì)，邊緣 AI 可以在本地處理數(shù)據(jù)，減少延遲，并允許在自動(dòng)駕駛或緊急醫(yī)療服務(wù)等場(chǎng)景中立即做出必要的響應(yīng)；深度分析。云 AI 可以處理復(fù)雜的分析并管理提供更深入見(jiàn)解的大型數(shù)據(jù)集，這些見(jiàn)解可用于增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)策略和長(zhǎng)期規(guī)劃。此外，需要額外關(guān)注的是通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)來(lái)提升AI模型的性能，也就是說(shuō)，邊緣 AI 可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)立即做出調(diào)整，而云 AI 可以根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)積累的數(shù)據(jù)更新和完善模型，從而逐步提高決策和預(yù)測(cè)能力。

鑒于混合架構(gòu)的復(fù)雜性，集成邊緣和云 AI 需要精心設(shè)計(jì)，以確保不同系統(tǒng)之間的兼容性和有效通信，這包括選擇能夠在混合框架內(nèi)無(wú)縫交互的正確硬件和軟件；必須制定有效的數(shù)據(jù)管理策略來(lái)處理從邊緣設(shè)備到云以及從云到邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)流，其中包括管理帶寬、存儲(chǔ)，以及整個(gè)過(guò)程中的數(shù)據(jù)完整性和安全性等?？傊?，實(shí)施混合邊緣和云 AI 系統(tǒng)可以充分利用邊緣 AI 的即時(shí)響應(yīng)能力和云 AI 強(qiáng)大的處理和分析能力，從而顯著增強(qiáng)組織的 AI 能力。然而這種集成需要解決重大的架構(gòu)和數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)，才能夠確保平穩(wěn)高效地運(yùn)行。

小結(jié)

隨著 AI 的不斷發(fā)展，選擇正確的基礎(chǔ)設(shè)施（無(wú)論是邊緣 AI 、云 AI 還是混合方案）對(duì)于優(yōu)化 AI 應(yīng)用的可擴(kuò)展性、效率和靈活性至關(guān)重要。仔細(xì)評(píng)估您的特定業(yè)務(wù)需求和未來(lái)技術(shù)趨勢(shì)將有助于做出明智的決策，從而增強(qiáng)您的 AI 能力并與您的戰(zhàn)略目標(biāo)保持一致。

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