人工智能(AI)使系统能够做出智能决策、处理大量数据，甚至实时预测结果，从而改变了各个行业。边缘AI和云AI是AI部署的两个主要范例。虽然这两种方法都具有显著的优势，但在决定哪种方法最适合您的需求时，了解它们之间的差异至关重要。随着技术的发展，在边缘还是在云中部署AI的决定会直接影响延迟、可扩展性、成本和安全性等因素。

边缘人工智能与云人工智能有何区别以及它们为何重要

关键要点：

边缘AI在传感器和摄像头等设备上本地处理数据，从而减少延迟并提高隐私。

云AI依靠集中的远程服务器来处理和分析大量数据，使其对于大型数据集具有可扩展性和高效性。

主要的权衡包括延迟、带宽、成本和安全性。边缘AI速度更快但可扩展性较差，而云AI则以速度和隐私为代价提供更好的数据存储和计算能力。

您在边缘和云AI之间的选择应该取决于实时处理需求、可用基础设施和数据敏感度等因素。

什么是边缘AI?

边缘人工智能是指将人工智能算法直接部署在智能手机、传感器和摄像头等设备上，而不是依赖于中央服务器。在这种情况下，数据处理在本地进行，即在网络的“边缘”。这大大减少了延迟，因为数据不需要发送到遥远的云端进行分析。相反，实时决策是在设备上即时做出的。

边缘AI最常见的用例包括自动驾驶汽车、物联网(IoT)设备、工业自动化和智能家居。在这些情况下，快速决策至关重要。例如，自动驾驶汽车无法承受将数据传输到云服务器并返回的延迟;必须立即当场做出决策。

什么是云AI?

相比之下，云AI依靠托管在AmazonWebServices(AWS)、MicrosoftAzure或GoogleCloud等平台上的远程服务器来处理和分析数据。这种类型的AI具有高度可扩展性，非常适合需要强大计算能力、大型数据集或协作环境的应用程序。

在云AI中，数据从设备发送到云端，然后应用先进的机器学习模型来获取洞察。这可以实现大规模分析、数据挖掘和模型训练，而这些是本地设备有限的计算资源无法实现的。云AI通常用于医疗保健、金融和电子商务等行业，这些行业需要处理大量数据集才能做出明智的决策。

了解边缘AI和云AI之间的区别有助于针对特定用例选择正确的方法。以下是主要的区别领域：

1.延迟：

最关键的区别之一是延迟。由于边缘AI在本地处理数据，因此它提供实时或近实时的反馈。然而，云AI引入了延迟，因为数据需要在设备和云之间来回传输。这在医疗诊断等需要立即做出决策的场景中尤其成问题。

2.带宽：

边缘AI减少了带宽消耗，因为只有必要的数据才会发送到云端。例如，在本地处理图像以识别物体的摄像头只会将必要的见解发送到云端，而不是连续传输原始视频。另一方面，云AI需要稳定的高速互联网连接才能发挥最佳功能，这可能会根据数据量而变得昂贵。

3.可扩展性：

云AI在可扩展性方面表现出色。企业可以利用云提供商的大量资源部署大规模机器学习模型。根据需要灵活地扩大或缩小规模是云AI的一大优势。然而，边缘AI受到本地设备硬件的限制，这可能并不总是适合资源密集型应用程序。

4.隐私和安全：

边缘AI提供增强的隐私性，因为数据不会离开设备，这对于医疗保健和个人安全等应用至关重要。将数据保存在本地可最大限度地降低数据泄露的风险。相反，云AI需要数据传输，这增加了传输或存储过程中的潜在安全漏洞。

5.成本：

云AI通常涉及与云基础设施、计算能力和数据存储相关的经常性成本。边缘AI的硬件前期成本可能较高，但从长远来看可以更具成本效益，尤其是当您处理大量数据时，否则会产生云中的带宽和存储费用。

您应该选择哪一个?

在边缘AI和云AI之间做出选择时，必须考虑应用程序的具体需求。两种解决方案各有优势，但选择很大程度上取决于延迟要求、可扩展性、数据敏感性和成本考虑等因素。

如果您的应用程序需要实时处理：

EdgeAI是您的最佳选择。例如，在自动驾驶或实时视频处理等行业中，低延迟至关重要。借助EdgeAI，可以即时做出决策，确保流畅、可靠的性能，而无需依赖网络条件。

如果可扩展性和计算能力至关重要：

云AI是更好的选择。在海量数据集上训练深度学习模型或运行复杂、资源密集型应用程序等情况下，云AI提供了所需的基础设施和计算能力。此外，轻松扩展或缩小的能力使其成为一种更灵活的解决方案。

如果隐私和安全是不可协商的：

EdgeAI的本地数据处理更安全，使其适用于医疗保健、金融服务或任何处理高度敏感信息的行业。通过将数据保存在设备上，可以大大降低网络攻击和数据泄露的风险。

对于注重成本的企业：

边缘AI可能有助于节省经常性成本，尤其是在带宽和云存储费用令人担忧的情况下。虽然云AI为大规模、偶尔的处理提供了成本效益，但持续传输和存储大量数据可能会变得昂贵。

在某些情况下，将边缘AI与云AI相结合的混合方法可能是理想的解决方案。例如，可以在边缘做出不太重要的决策，而在云端进行资源密集型处理。这平衡了实时处理和可扩展性的优势，从而创建了更强大的AI部署策略。