在您的下一个项目中实施边缘AI的五大优势
智能技术的未来在于边缘
边缘AI通过将计算和决策从集中式云服务器转移到网络的最边缘——即数据生成地，从而给人工智能带来变革。边缘AI使设备能够在本地分析和处理数据，而无需将信息发送到云服务器进行处理。
这种转变带来了巨大优势，包括更快的响应时间、更高的效率、增强的隐私性和改进的可靠性。因此，边缘AI正成为广泛应用中不可或缺的一部分。据ReThink Technology Research预测，到下一个十年初，74%的数据将在传统数据中心之外处理。
边缘AI的价值
1. 降低延迟，在毫秒级响应至关重要的时刻发挥作用
边缘AI通过在设备上直接处理数据，提供实时处理，消除了将信息发送到云端的延迟。这种即时响应对于自动驾驶汽车和工业自动化等时间敏感型应用至关重要，其中即使毫秒级的差异也至关重要。
2. 降低带宽和云端成本
边缘AI最大限度减少了向云端的数据传输，减少网络负载，并降低与云存储和处理相关的运营成本。
3. 可持续的能源利用
由于数据和功耗很低，它是一种环保选择，符合现代节能目标。此外，边缘AI可以部署用于增强应用本身的能源管理和能效水平。
4.提高可靠性和韧性
边缘设备可以独立于网络连接运行，确保即使在远程或断开连接的环境中也能保持连续的AI功能。
5.增强数据隐私
通过将敏感数据保留在设备上而非通过网络传输，边缘AI显著降低了数据泄露的风险，并确保更好地遵守隐私法规。.
1. 降低延迟，在毫秒级响应至关重要的时刻发挥作用
边缘AI通过在设备上直接处理数据，提供实时处理，消除了将信息发送到云端的延迟。这种即时响应对于自动驾驶汽车和工业自动化等时间敏感型应用至关重要，其中即使毫秒级的差异也至关重要。
2. 降低带宽和云端成本
边缘AI最大限度减少了向云端的数据传输，减少网络负载，并降低与云存储和处理相关的运营成本。
3. 可持续的能源利用
由于数据和功耗很低，它是一种环保选择，符合现代节能目标。此外，边缘AI可以部署用于增强应用本身的能源管理和能效水平。
4.提高可靠性和韧性
边缘设备可以独立于网络连接运行，确保即使在远程或断开连接的环境中也能保持连续的AI功能。
5.增强数据隐私
通过将敏感数据保留在设备上而非通过网络传输，边缘AI显著降低了数据泄露的风险，并确保更好地遵守隐私法规。.
边缘AI的运作原理
实现AI算法通常涉及两个关键阶段：训练和推理。在训练阶段，使用历史数据来构建和优化模型。在推理阶段，将训练好的模型部署出来，基于新的输入数据生成预测或做出决策。
这两个阶段涵盖了一系列步骤，从数据采集和模型开发到硬件集成、部署以及持续维护，以确保解决方案随着时间的推移保持准确和有效。
在实际应用中部署边缘AI是一项协作工作。
数据科学家使用真实世界数据设计和优化AI模型，以最大限度提高边缘部署的精度和效率。嵌入式系统工程师随后将这些模型集成到资源受限的设备中，调整固件、优化实时性能，并确保在最小功耗下可靠运行。他们通过测试和优化迭代，将先进的AI创新与智能、高效的边缘解决方案相融合。
帮助开发者克服边缘AI部署挑战的四大赋能要素
意法半导体已在边缘AI研究、创新和开发活动上投资超过十年。我们提供整体方法，通过以下方式应对开发者在边缘AI领域面临的主要挑战：
- 简化AI在资源受限设备上的部署
- 提供加速开发并缩短上市时间的工具和模型
- 支持广泛的应用，从异常检测到高级计算机视觉、音频处理和语音识别
我们的目标是通过聚焦四大赋能要素，帮助所有开发者克服部署边缘AI的复杂性。
1. 可扩展的硬件平台
意法半导体提供广泛的硬件，从智能传感器到带或不带AI加速的通用STM32微控制器，以及SPC5和Stellar汽车微控制器，所有这些都可以运行边缘AI工作负载。
这种可扩展的硬件产品使得覆盖广泛应用成为可能，从时间序列数据分析（异常检测、活动识别）到高级用例（如计算机视觉或语音识别），全部在边缘本地运行。
2. 用户友好的软件工具，可支持数十万个项目
意法半导体的软件生态系统旨在降低复杂性、加快开发速度，并确保嵌入式工程师和数据科学家都能高效地将边缘AI嵌入其解决方案。意法半导体边缘AI工具目前每年支持超过160,000个项目。嵌入式工程师受益于简化的AutoML工具，可简化模型优化、基准测试和部署流程。数据科学家可以利用先进的模型优化和转换工具，为其各种平台微调和适配模型。
3. 活跃的开发者社区
我们支持一个全球网络，开发者可以在此分享知识、获取资源并合作开发创新的边缘AI项目。这一边缘AI社区可加速学习，并帮助将新想法转化为现实解决方案。详情请查看意法半导体社区。
4. 全球合作伙伴网络
意法半导体和授权合作伙伴提供即用型解决方案，可加快客户应用开发速度。这些合作伙伴关系确保客户能够获得经过验证的技术以及硬件和软件的最新进展，这些资源均根据其特定应用需求定制，并在整个边缘AI开发之旅中提供专业、灵活的支持。
常见问题
边缘AI可以在广泛的设备上运行，从智能传感器和超低功耗微控制器到更强大的边缘网关、智能手机和工业PC。具体组合取决于应用的复杂性、功耗预算和性能要求。
边缘AI在设备上直接处理数据，提供降低的延迟以实现实时处理、更低的带宽和云端成本、可持续的能源使用、改进的可靠性和弹性，以及通过将敏感数据保留在设备上增强数据隐私和安全性。
微型边缘AI是边缘AI的一个子集，在资源高度受限的设备上运行，可在微型嵌入式系统上实现机器学习推理。边缘AI是一个更广泛的概念，涵盖在能力各异的广泛边缘设备上执行AI，从微型微控制器到应用处理器。
意法半导体提供一系列支持边缘AI的硬件平台，包括所有STM32 MCU和MPU、Stellar和SPC5汽车微控制器，以及带有机器学习内核或智能传感处理单元的智能MEMS传感器。这些平台支持各种边缘AI工作负载，从时间序列分析到计算机视觉。
由于数据在设备本地处理，因此敏感信息无需通过网络传输或外部存储。这样可降低被拦截或未经授权访问的风险。通过最大限度减少对云连接的依赖，边缘AI系统不易受到基于网络的攻击。此外，本地处理数据能够更快地检测和响应安全威胁，从而增强系统的整体弹性和隐私性。
需要。云端AI通常用于复杂任务以及分析长期的大批量数据，提供聚合洞察。相比之下，边缘AI在设备本地处理实时推理和短期数据分析，实现更快的响应时间和更低延迟。结合云端和边缘AI的混合方法很常见，通过利用各自的优势来优化性能、成本和安全性。
在探索硬件或软件可能性之前，第一步是明确定义边缘AI的具体用例。这涉及识别一个或多个数据源、所需的AI功能，以及约束和性能目标。这种基础性理解指导了所有后续决策，从选择正确的硬件平台到选择或设计针对边缘优化的AI模型。
意法半导体边缘AI套件为开发者提供了一个有用的中心，可以查找案例研究、工具和资源来定义其用例并找到合适的入门工具。.