近期，美國網(wǎng)紅甲亢哥（IShowSpeed）的中國行，吸引了全球目光。在深圳的行程中，甲亢哥手持能實時翻譯138種語言的AI名片、在歡樂港灣與AI機(jī)器人斗舞、體驗無人機(jī)外賣……在深度感受了中國AI技術(shù)的蓬勃實力后，他忍不住大喊 “太瘋狂了”。
甲亢哥直播截圖 | 圖源：網(wǎng)絡(luò)
事實上，人工智能早已擺脫了昔日被調(diào)侃為“人工智障”的標(biāo)簽。如今，它正憑借令人驚嘆的技術(shù)革新，深刻改寫著社會的發(fā)展軌跡。
在這股人工智能的浪潮中，一個顯著的趨勢正逐漸凸顯，那便是人們的關(guān)注點(diǎn)不再僅僅局限于強(qiáng)大的云端人工智能，端側(cè)AI開始嶄露頭角，并受到越來越多的重視。
云端困局與端側(cè)突圍
傳統(tǒng)上，人工智能主要依賴于云端強(qiáng)大的計算能力。在這種模式下，設(shè)備收集數(shù)據(jù)后上傳至云端，由云端的服務(wù)器進(jìn)行復(fù)雜的計算和分析，再將結(jié)果返回給設(shè)備。然而，這種模式存在諸多局限。
一方面，數(shù)據(jù)上傳和下載過程中存在明顯的延遲，尤其在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下，這種延遲可能會嚴(yán)重影響用戶體驗。例如在智能駕駛場景中，車輛需要實時對路況做出反應(yīng)，哪怕是極短的延遲都可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。
另一方面，大量數(shù)據(jù)在云端和設(shè)備之間傳輸，不僅消耗大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬，還帶來了潛在的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。而端側(cè)AI的出現(xiàn)，很好地彌補(bǔ)了這些不足。
端側(cè)AI將部分或全部的人工智能計算任務(wù)放在設(shè)備本地進(jìn)行，無需頻繁上傳數(shù)據(jù)到云端。這大大降低了延遲，提高了響應(yīng)速度，同時也減少了對網(wǎng)絡(luò)帶寬的依賴。由于數(shù)據(jù)無需大量傳輸，在一定程度上保障了數(shù)據(jù)的安全性。
因此，AI的未來將演變?yōu)橐环N混合分布式模型，這種組合巧妙地利用了兩個系統(tǒng)的優(yōu)勢：邊緣計算的高速和即時性，以及云計算的可擴(kuò)展性和強(qiáng)大分析能力。
物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”
端側(cè)AI著重聚焦于設(shè)備端的計算能力，與之類似，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，邊緣計算作為一種關(guān)鍵的分布式計算模式，同樣強(qiáng)調(diào)將數(shù)據(jù)處理工作靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭 —— 網(wǎng)絡(luò)邊緣來執(zhí)行。
邊緣計算的核心目的在于，減少數(shù)據(jù)在設(shè)備與云端之間的長距離傳輸，從而顯著提升數(shù)據(jù)處理的時效性，并降低對網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。在眾多支持端側(cè)邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，云里物里MG6 ?4G 藍(lán)牙云橋網(wǎng)關(guān)表現(xiàn)出色。
MG6具備強(qiáng)大的邊緣計算功能，其藍(lán)牙掃描功能十分靈活。它可以設(shè)置RSSI過濾，根據(jù)信號強(qiáng)度篩選有效數(shù)據(jù)，避免因弱信號干擾帶來的不準(zhǔn)確信息。
同時，MAC地址過濾方式也能精準(zhǔn)地識別和篩選特定設(shè)備的數(shù)據(jù)。此外，該網(wǎng)關(guān)還支持重復(fù)數(shù)據(jù)過濾，有效去除雜亂信息，使得收集到的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。這一系列功能使得MG6在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景中，能夠高效地處理本地數(shù)據(jù)，為上層應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)支持。
重構(gòu)應(yīng)用場景的技術(shù)革命
隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的爆炸式增長，以及對數(shù)據(jù)處理實時性、安全性要求的不斷提高，邊緣計算將成為連接設(shè)備與云端的關(guān)鍵橋梁。
在具體應(yīng)用場景中，邊緣計算具有諸多優(yōu)勢。以智能家居系統(tǒng)為例，通過在家庭網(wǎng)關(guān)等設(shè)備上部署邊緣計算功能，各類智能家電產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以在本地進(jìn)行初步處理和分析。比如智能攝像頭可以實時分析視頻流，僅在檢測到異常情況時才將關(guān)鍵信息上傳至云端，這樣既減少了數(shù)據(jù)傳輸量，又能及時發(fā)現(xiàn)潛在危險。
再如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，工廠內(nèi)的各種傳感器數(shù)據(jù)通過端側(cè)邊緣計算設(shè)備處理，能夠快速對生產(chǎn)過程中的問題做出反應(yīng)，實現(xiàn)設(shè)備的實時監(jiān)控和優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率。
不僅如此，邊緣計算還將推動更多創(chuàng)新應(yīng)用的出現(xiàn)，如智能醫(yī)療中的遠(yuǎn)程實時診斷、智能物流中的精準(zhǔn)配送調(diào)度等。可以預(yù)見的是，邊緣計算正以磅礴之勢，為各行業(yè)應(yīng)用場景注入全新活力。
