本篇文章给大家谈谈人工智能边缘计算法，以及边缘计算对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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ai算法干什么用
是基于人工智能边缘计算，云计算，互联网等技术用在钢铁，电力煤碳等高危领域，大大提高了，安全性。解决了，一系列人工难以完成的事。
科学的进步，不但解放了，生产力，更加把危险降低到最低的限度，让智能化在各个领域出现，人类历史上，的一大讲步
什么是边缘节点？
首先，什么是边缘节点？边缘节点指在靠近用户的网络边缘侧构建的业务平台，提供存储、计算、网络等资源，将部分关键业务应用下沉到接入网络边缘，以减少网络传输和多级转发带来的宽度和时延损耗。目前，边缘计算节点整体处于布局和发展初期。边缘节点位置介于用户和云中心之间，相比较传统的云中心边缘节点更接近用户（数据源）。边缘节点相比较云数据中心，具有小型化、分布式和更贴近用户（最后一公里）的特性，海量的数据无需再上传至云端进行处理，实现在网络边缘侧对数据的处理，减少请求响应时间、提升电池续航能力、减少网络带宽同时保证数据的安全性和私密性。再回到，边缘计算是什么？这个问题其实还是比较复杂的，这里简单分享下：?边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。如果用更通用的术语来表示即：邻近计算或者接近计算(ProximityComputing)那么，边缘计算和云计算之间的区别是什么？?其实如果说云计算是集中式大数据处理，边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。但不同的是，只是这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。?边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，相较单纯的云计算也更加高效而且安全！边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算更准确的说应该是对云计算的一种补充和优化！?简而言之即：云计算把握整体，边缘计算更专注局部边缘计算有何特点呢？边缘计算而言有以下几个特质：?分布式和低延时计算边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行?效率更高由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高?更加智能化AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算，更多了一份智能化?更加节能云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的39%?缓解流量压力在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量说到这里，也许你会问边缘计算能用在什么地方呢？实际上，边缘计算可以用在很多场景中?比较典型的场景包括车联网/自动驾驶、VR/AR、工业互联网、8K高清视频、智慧城市以及远程医疗等，此类场景对于近场计算有着极强的需求?现阶段亚马逊、微软、英特尔等等都已经着手布局边缘计算?可以预见的是，边缘计算不边缘的时代已经到来！说到这里，现在你多少了解了点边缘计算了吧！最后，说到边缘计算还有一个很重要概念不得不提：MEC即移动边缘计算，近年通信信息领域的新名词，指在接近智能手机或者移动终端的地方提供云计算能力?即将计算能力下沉到分布式基站，在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能，将传统的无线基站升级为智能化基站?3G、4G的时代：智能终端技术促进了传统PC互联网同移动网络的深度融合，创造了全新的生态。5G时代：MEC技术将推动传统集中式数据中心里的云计算平台与移动网络的融合，带来新的变革和颠覆。5G时代而言，边缘计算的机会将会更大?移动边缘计算把网络业务“下沉”到无线接入网里，因此具备三大优点更低延时有效抑制了网络拥塞更多的网络信息及网络控制功能可以开放给开发者
如何将机器学习引入边缘计算？
自2006年云计算正式在科技世界中展露头角，近13年的迅猛发展，2019年云计算市场早已不同以往。回顾昨日，2018年风口浪尖上的云计算，“人人说云，事事上云”，各大中型企业到初创企业纷纷把不同类型的应用服务迁移到云上，寻找上云最佳途径。再看今朝，AI、物联网、5G等新兴技术的发展落地，不断拓宽着云计算的实践边界与应用空间。
1与云计算互补：AI推动边缘计算应运而生
从云计算对传统IT架构的颠覆性变革，到AI构建模型与算法的智能世界，再到万物互联的IoT悄然崛起，云计算以排山倒海之势拉动着IT产业链的发展，而人工智能和物联网也一直都是社会普遍关注的焦点话题。
值得注意的是，近两年，与我们生活息息相关的智能服务随处可见，但其底层的AI技术或者说机器学习技术却已拥有着超过50年的悠久历史。要说“人工智能”为何在近几年才逐步走近人们的生活，这与云计算有着密切联系。2006年云计算的诞生，预示着人工智能拐点的到来，数据量越来越大，计算能力越来越强，过去不实用的AI技术到了2006年也都逐步进入实用阶段，可以说，是云计算让AI技术更加接近企业与消费者，并不断利用AI技术驱动着产业变革。
技术发展总是相互贯通的，随着数十亿的智能设备在住房、工厂、医院、汽车等地普及开来，物联网技术的兴起必然是这个时代的又一场革命。随着物联网在各行各业的推广应用，我们急需一个解决方案来收集、处理、存储这些物联网设备所产生的庞杂数据，而云计算平台正是分析加工这些海量数据与连接的技术基石。同时，IoT通常会在边缘端对设备进行管理和控制，很多的数据需在边缘进行实时决策，这就对边缘设备的智能化提出了更高的要求。
2将机器学习智能引入边缘计算
边缘计算意味着把云计算的资源、计算、存储等能力带到更接近用户的本地边缘设备中，大量计算可以在本地直接处理，而无需把所有数据都发送到云端，实现本地事件的更快响应。
事实上，要想确保IoT应用程序能够快速响应本地事件，则必须以非常低的延迟获得推理结果，但这时如果把数据发送至云端，再等待云端的推理决策，这个过程就很难满足一些业务场景的需求。
例如，在很多智慧城市的智慧摄像头场景中，智能摄像头需要在边缘侧快速识别汽车牌照或者人脸等场景，如若把海量的视频数据实时上传到云端去做推理，这势必会带来大量不必要的带宽占用，并无法满足其对于实时决策的需求，这时就需要一个更加智能的解决方案来做推理。
但是，仅使用云计算来部署人工智能的方式，与将云计算与边缘计算有效结合起来应用人工智能的方式截然不同。数据科学家依靠云计算来摄取和存储大量数据集，并识别数据中的模式和关系，在建立模型的整个过程中，训练和优化机器学习模型需要大量计算资源，因此与云计算是天然良配。
而实际上，最终的、经过优化的机器学习模型在推理的过程中并不需要太多的资源。所以为了确保IoT应用程序以非常低的延迟获得推理结果，我们就可以把训练放在云端，推理放在边缘侧，以达到利用云端去训练机器学习模型，利用边缘设备实时进行推理，甚至在没有互联网的环境中产生数据时，也能实现高速响应业务变化并作出决策。
例如，在智慧农业的场景中，装在农田里的传感器会对收集的环境数据进行实时决策。但在这些场景中，设备通常无法保证连接到互联网，这时就更加需要边缘端实时作出决策，待设备具备互联网连接时，再同步数据到云端。
广阔的市场前景，潜在的应用范围，毋庸置疑，人工智能让边缘计算更有价值。据美国市场调研公司CBInsights估算，到2023年全球边缘计算行业，整体市场容量有望达到340亿美元。其中包括亚马逊、微软、谷歌在内的几大公有云巨头的争相布局也说明了边缘计算未来发展的无限潜力，尤其在智能家居领域，边缘计算如何发挥更大价值已成为行业的主要研究方向。
3智能家居中的边缘智能
目前，智能家居中的大部分智能设备主要还是通过云计算来实现设备交互，但设备对云计算的强依赖同样会产生响应速度慢、延迟感强、网络故障等诸多问题。这时，填补目前云计算特性不足并提升计算效率的边缘计算，在智能家居领域中强势崛起。
据麦肯锡预测，到2025年，全球联网设备总量将达750亿。从智能的家庭监控摄像头，到智能门锁，智能空调等，对于每天要处理大量IoT数据的智能家居行业来说，边缘计算将成为必然选择。
以格兰仕的智慧家居数字化转型为例，自1978年9月28日创立以来，格兰仕历经多次转型，从轻纺明星企业，到微波炉“黄金品牌”，再到综合性白色家电集团，成为中国家电产业的龙头企业之一。然而随着科技的发展和消费需求的变化，为了应对智能化制造、精益化管理等一系列挑战，格兰仕决定开启第四次转型——数字化转型。
但格兰仕过去传统架构设计的信息系统已不再适用，在数字化转型过程中，格兰仕在对比了众多解决方案后，最终选择利用AWSIoT、AWSECS等AWS解决方案完成了电商平台与物联网平台的开发部署。
在AWS智慧家庭设备的解决方案中，用户可在AmazonSageMaker中构建预测模型以用于场景检测分析，并对其进行优化以便在任何摄像机上的稳定运行，然后部署该模型以便预测可疑活动并发送警报，实现在云中构建、训练和优化机器学习模型，并在本地设备进行推理的高效响应。
AWSGreengrassMLInference
用户首先可将训练数据上传至存储桶中，并选择SageMaker提供的现有算法生成训练模型，该模型以压缩zip文件的形式被复制到另一AmazonS3存储桶内。接下来，该zip文件会被复制到设备中，该设备则在运行时由AWSLambda函数进行调用。其中，在IoTGreengrass上运行推理过程所收集到的数据可发送回SageMaker，进行就地标记，并用于不断提高机器学习模型的质量。
具体的智慧家庭场景中，机器学习模型需要在家中的智能摄像头和网关的边缘设备上直接运行，并检测是否发生了一些需要实时处理的数据。在边缘端，这些机器学习模型作为一个Serverless函数部署，该函数则由应用程序直接调用（图中2和6）。在每个边缘位置，由于FaaS中的部署单元为一个函数，因此它比推送到虚拟机或容器要更高效得多，而且一旦有新的机器学习模型在云端产生时，都会为其分配一个新版本，并将其同步到边缘端去运行（图中2，3之间的交互）。总之，机器学习的繁重工作在云中完成，边缘计算简化了推理与部署体验，Serverless也将简化开发人员的工作负担。
4小结
边缘计算作为算力架构优化最重要的技术，不仅是物联网发展的重要方向，同时也是未来AI技术的重要延伸。万物互联，将机器学习智能引入边缘计算，使智能计算更接近于应用程序，人工智能与边缘计算的融合与突破，势必将重新定义未来科技的发展新方向。
边缘计算与云计算之间是什么样的关系？
说到边缘计算可以把云计算，CDN和边缘计算一起拿来对此分析，三者是一个层级关系！从节点分布，功能和离用户的距离来分析。云计算是一般是一些大节点，做云上数据处理，节点数量不多；CDN的节点数量比较多，离用户比较近，主要是做数据中转，从云节点拿数据转给用户，它不具有计算能力；边缘计算其实就是一个小型的云计算节点，它的节点数量最多离用户也是最近的。
人工智能边缘计算法的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于边缘计算、人工智能边缘计算法的信息别忘了在本站进行查找哦。