人工智能（AI）已从科幻小说中的标志性概念稳步发展成为各行各业不可或缺的商业技术。它能够简化复杂的工作流程并个性化用户体验，使其成为全球科技讨论的焦点。但与其他颠覆性技术一样，人工智能也面临着挑战。

企业通常依赖集中式数据中心来驱动 AI 应用。虽然这种方法确实有其优势，但保持系统持续可靠运行需要全天候供电，这会消耗电网资源，并显著增加碳排放和水资源消耗，以保持服务器冷却。

为了解决这个问题，许多 AI 服务提供商已开始转向边缘计算——这是一种计算过程，将 AI 模型部署在更靠近数据源的位置，而不是集中式系统。这种转变正在改变企业实施 AI 的方式，并为推进 AI 创新和获取其效益开辟一条更高效、更可持续的途径。

但它究竟有哪些优势?为什么这些优势如此重要?

让我们先来了解一下边缘 AI 的三大优势。

降低延迟和带宽成本

采用边缘 AI 的一个关键优势是能够通过减少长距离数据传输来降低延迟。在海量数据持续生成的行业中，高效的数据传输至关重要，因为即使是一秒钟的延迟也可能造成重大后果。

当使用集中式数据中心时，数据会被发送到云服务器进行分析，然后再传输回最终用户。这种方法不仅会增加延迟，还会导致严重的带宽限制，从而降低网络速度。

边缘人工智能 (Edge AI) 则采用了不同的方法——利用由远程部署的边缘设备组成的分布式网络快速处理数据。由于边缘人工智能设备可以在本地处理数据，因此可以释放带宽、提高网络速度并提升资源效率。由于无需持续传输数据，企业可以节省大量带宽成本，并且仅依赖云端进行后期分析处理。

更低的功耗

无需持续传输数据也能显著节省能源，但边缘人工智能设备在其他方面也同样节能。

大多数边缘人工智能设备的运行功耗远低于集中式数据中心。虽然这看似不利，但边缘人工智能设备的设计初衷是有限的计算能力，以处理特定的人工智能应用。它们是为满足模型需求而量身定制的，不会像基于云的解决方案或通用 CPU 那样浪费能源。边缘人工智能设备还可以配置按需激活，这意味着它们只能在特定条件下激活。在这种情况下，能源消耗很少，只有在必要时才会消耗。

由于能源容量有限，边缘人工智能设备的设计必须兼顾能源效率和高效冷却。边缘人工智能设备经常在森林和农场等充满挑战的户外环境中运行，这些环境中会暴露在灰尘、潮湿或极端温度下。然而，边缘人工智能设备的优势在于其独立性和灵活性，可以比集中式系统更轻松地利用可再生能源。

在森林或农场等户外环境中，相比传统的云基础设施，在边缘人工智能设备上安装太阳能电池板或风力涡轮机等可再生能源解决方案要容易得多。边缘人工智能设备的运行功耗也低得多，这意味着完全依靠可再生能源运行更加可行。如果进行全面的维护和管理，边缘人工智能的节能潜力将无与伦比。

经济高效的扩展和用例

边缘人工智能不仅是一种高效节能的解决方案，也是扩展人工智能运营的最佳选择。

当需要不断上传、传输数据并支付存储费用时，云计算的相关成本会迅速增加。在边缘 AI 设备上本地处理数据意味着更低的网络成本，而在人口密集的集中环境中，扩展边缘 AI 设备比依赖集中式数据中心要容易得多，成本也低得多。

根据工作负载和 AI 应用，AI 服务提供商可以根据需要逐步添加更多边缘设备，每个设备都配备相应的处理管理功能。功耗和维护成本将根据需要尽可能高效地分配，这在升级集中式系统或云服务器时很难实现。

这种灵活性和可扩展性使边缘 AI 拥有丰富的应用，每个应用都经过量身定制，以充分利用预测型 AI 和生成型 AI 的功能。在零售领域，预测型 AI 可以分析模式并识别潜在的安全威胁，从而更有效地保护资产。在制造业，它可以通过预测潜在危险并确保合规性来帮助创建更安全的工作环境。

边缘 AI 不仅可以帮助企业充分发挥 AI 的潜力，而且还避免了随之而来的运营难题。这意味着鱼与熊掌兼得，名副其实。

未来之路

人工智能在边缘的集成不仅标志着技术进步，更代表着业务运营和价值观的彻底转变。

通过让人工智能计算更接近数据生成点，企业正在显著延长人工智能革命的进程。如果没有可持续的替代人工智能基础设施，这场革命的征程将会被缩短。

考虑到降低延迟和带宽成本、降低功耗以及经济高效的扩展等因素，未来之路清晰可见：人工智能计算的未来就在边缘。