太阳成集团官网：为什么说5G是边缘的腿，而AI是边缘的魂？

在科技领域，同一时期经常出现的诸多尖端理论或者是技术，总会在某一个点不期而遇，并且以一种人组的方式推展社会变革。在5G的造就下，AI和边缘计算出来即是如此。最近随着中国，德国，以及世界其他主要国家开始5G落地，关于边缘计算出来，AI和物联网的话题再次被备受瞩目。归功于未来5G的高带宽，边缘计算出来有了落地的基础，而AI的发展，则减缓了涉及应用于的变革，随之而来的则是万物网络的物联网时代···众所周知，物联网最基础的拒绝是设备彼此需要超过智能网络，如果5G是彼此网络的“腿”，那么AI则是告诉如何网络的“魂”。

在当今社会，数据爆炸性的快速增长使得云端数据中心不堪重负，更加多的应用于场景都拒绝数据必需以高度智慧简化的方式构建即时辨识和处置，否则将产生无法估量的损失，比如自动驾驶···据美国Tractica公司公布的数据表明，到2025年，人工智能的边缘设备年产量将从2018年的1．614亿台，减少到26亿台。其中还包括移动电话，智能扬声器，传统的电脑，Pad，甚至头戴显示器，汽车传感器，无人机以及消费类和商用类的机器人和摄像头。

其中的很多设备也将构建高度的AI化。在目前的商业环境下，云端的物联不能却是一种完整物联，即通过传感器将设备的各种状态，信息非常简单记录，然后发送到核心系统展开分析。但是，随着AI和5G的来临，将彰显边缘设备更好的智能化，就如同八爪鱼一样，神经元的60％都集中于在触角上。未来的边缘系统仍然是对数据的非常简单上载，而是可以对其展开分析，推理小说和模式匹配，并最后构建无监督机器学习。

系统和传感器也将有能力根据近期数据来调整其内部算法。比如，智能传感器不会为设备分解温度，压力，湿度，空气质量，震动和声音等信息以数据的形式保存起来，然后通过算法展开智能分析以后印发适当的处置指令。

处理结果在初期有可能不尽如人意，但通过AI自学，结果不会渐渐取得优化。从硬件的角度来看，如今的设备对AI算法的反对更加低。传感器“麻雀虽小五脏俱全”的属性可实现在大于空间内的数据内存和处置，这将很大的减轻传统云端处置设备的运算压力，从而大大减低数据中心的工作负荷。除了前文提及的交通工具，AI的边缘计算出来事例还有很多，和我们最涉及的就有医疗设备，生产系统等。

比如，在手术室中病人身体的关键数据必须被立即处置，才能立刻为医生获取精确而有效地的信息以作下一步行动决策，这将为关键时刻挽回病人的生命建构机会。除此以外还有物流行业，可以在物流公司的各种设施，装备上面移往摄像头，动态监控及管理由货车、运货车载运的货物。这将很大的强化租车物品状态的可追溯性，并提高用户满意度。

人工智能强化边缘决策的优势总结来说有如下几点：首先，和现在的集中式物联网模型比起，AI的边缘设备在号召能力上有质的提高。同时，实时处理和数据洞察的能力也非现有设备哈密顿。在安全性方面也将更加有确保，比如传统互联网设备在数据来回发送到的过程中，被伪造或者曝露的风险很高，但将数据就地处置之后，就可以很大的减少这种风险。

其次，AI边缘设备具备更高的灵活性度，智能设备需要反对特定行业或特定地点产生的拒绝，还包括从建筑能源管理到医疗监测等诸多行业。同时，在管理上也可以仍然高度倚赖人工。

最后，在用户服务方面，AI简化的边缘系统也将获取更高的满意度反对。比如网约车，AI可以通过方位感官服务给与号召，或在经常出现延后时重新安排路径计划，节约用户上下班成本的同时，减少公司的债权人风险。

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