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边缘人工智能的好处


低延迟   

边缘AI应用程序具有更低的延迟,因为不再需要数据传输到云和返回所花费的时间。低延迟是关键任务应用程序(例如自动驾驶汽车)实时处理的主要要求,其中从数百个传感器收集的数据可以在几毫秒内处理和执行。这对于时间敏感的操作至关重要,例如当传感器检测到可能存在危险的障碍物时命令车辆停止。此外,低延迟响应大大提高了需要实时反应的各种应用程序的安全性和可靠性。因此,边缘AI应用程序减少了在云上运行AI所带来的速度处理瓶颈。

信息安全和隐私  

边缘 AI 框架更加安全和私密,因为它们在边缘本地存储、处理和分析数据,而不是在云上不断传输和交换数据。通过在本地处理所有数据,由于数据在本地处理而不是在云中处理,因此外部方访问敏感信息的风险较低。因此,边缘系统架构更加私密和安全,为数据泄露和网络威胁提供了额外的防御层。     

最小的带宽和更低的成本   

没有边缘人工智能,各种设备需要不断地将数据传输到云端。因此,当设备需要云进行额外处理时,就会出现带宽瓶颈;与云之间进行数据传输的这一额外步骤会产生可能代价高昂的带宽问题。但是使用边缘AI,带宽消耗更低,因为数据可以在本地管理、存储和处理,全部在一台设备中完成。此外,本地数据分析提高了数据处理速度,允许实时响应。  

可靠性  

最后,边缘AI还以更高的可靠性使边缘应用受益,尤其是对于任务关键型操作。例如,自动驾驶汽车和超自动化因其极快的连接和实时决策而获得了边缘AI的全部好处。边缘AI不依赖云,而是防止不必要的延迟,在最重要的时候可能会导致更好的风险管理。此外,边缘人工智能可以通过使用坚固耐用的工业计算机而受益,这些计算机采用坚固耐用的设计,专门用于承受各种恶劣的操作环境,提高其在户外工业应用中运行的可靠性。对于在恶劣环境设置中运行的边缘AI应用程序,加固要求变得极其重要


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