部署在边缘设备上的轻量级模型

电子发烧友网报道（文/李弯弯）边缘AI算法是一种将人工智能（AI）算法和计算能力放置在接近数据源的终端设备中的策略。这种算法通常被部署在边缘设备上，如传感器、智能手机、摄像头等，以便在靠近数据源的地方进行智能决策和数据处理。
 
边缘AI算法通常是经过优化和压缩的轻量级模型
 
边缘AI算法的工作原理涉及三个关键要素：终端设备、边缘计算和人工智能算法。终端设备收集到的数据被认为是边缘数据，需要进行实时处理和分析。边缘计算是指在距离数据源较近的地方进行计算和处理，而边缘设备通常配备有一定的计算资源，能够执行一部分轻量级的AI算法和数据处理。在边缘设备上运行的AI算法通常是经过优化和压缩的轻量级模型，这些模型能够在设备端进行实时的数据处理和分析，从而实现即时响应。
 
边缘AI算法涵盖了多种类型，如决策树算法，这是一种常用的分类算法，能够根据特征属性将数据进行划分，从而实现对数据的分类和预测。支持向量机（SVM）算法，这是一种针对分类和回归分析问题的算法，它通过寻找最大间隔超平面来实现数据的分类和预测。
 
神经网络算法，它模拟了人脑神经元的工作原理，能够处理复杂的非线性关系，因此在图像识别、语音识别等领域有着广泛的应用。贝叶斯算法，这是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它能够根据先验概率和样本数据来计算后验概率，从而实现对数据的分类和预测。
 
聚类算法，用于将数据集中的对象分成不同的组，常见的算法包括K均值算法、层次聚类算法等。回归分析算法，用于建立变量之间的关系模型，从而进行预测和分析。
 
此外，还有监督学习算法、无监督学习算法、强化学习算法和深度学习算法等。监督学习算法使用有标记数据集进行训练，并通过这些数据中的输入和输出之间的关联来构建模型；无监督学习算法则是使用无标记数据集进行训练，通过发现数据之间的模式或结构来构建模型；强化学习算法则是通过在环境中执行一系列操作来学习最优策略的算法；深度学习算法则是一种基于神经网络模型的机器学习算法，通过多层次的神经网络结构来模拟人脑的工作方式。
这些算法在边缘AI中可以根据具体的应用场景进行选择和组合，以实现对数据的分析、预测和决策支持。
 
边缘AI算法适合应用于对实时性要求高、网络连接有限的场景
 
边缘AI算法的使用场景包括，实时性要求高的场景，例如自动驾驶汽车和无人驾驶系统，这些系统需要实时处理大量的传感器数据以进行道路分析和响应。边缘AI算法能够在设备端进行实时的数据处理和分析，实现即时响应，满足自动驾驶系统对实时性的高要求。
 
网络连接有限的场景，在一些偏远地区或网络覆盖不足的地方，将数据全部传输到云端进行处理可能不太现实。在这些场景中，边缘AI算法可以在本地设备上进行数据处理和分析，减少了对网络连接的依赖，保证了系统的稳定性和可靠性。
 
隐私保护要求强的场景，对于一些涉及个人隐私的数据，如医疗数据、金融数据等，将数据全部传输到云端可能存在泄露风险。在这些场景中，将AI算法部署在边缘设备上可以在本地对数据进行处理和分析，保护数据的隐私性。
 
在实际的应用落地方面，如智慧安防领域，云天励飞通过部署在摄像头等边缘设备上的AI算法，实现了实时的人脸识别、行为分析等功能，为公安部门提供了有效的技术支持。在智能园区、智能楼宇等领域，云天励飞也通过边缘AI算法的应用，实现了能源管理、环境监测等智能化功能。
 
旷视科技针对边缘设备推出多种AI解决方案，包括边缘计算智能分析盒、AIoT操作系统等。来支持在边缘设备上实时运行复杂的AI算法，实现数据的快速处理和分析。同时，旷视科技还提供了全方位的服务，帮助用户将算法应用于实际场景，并推广到市场。
 
还有商汤科技，通过云智能边缘盒龙腾边缘计算的产品，为智能相机提供接入和解析能力，支持车、物、非机动车、行为等多种算法融合解析，算法自由调度，具备数据边缘汇聚、边缘解析、边缘自治、云边协同的能力。此外，商汤科技还通过标准化的大模型生产流程，支持了超过七成的行业业务，为市场提供了丰富的边缘AI解决方案。
 
写在最后                                                           
 
总的来说，边缘AI算法部署在边缘设备上，通常是经过经过优化和压缩的轻量级模型，这些模型能够在设备端进行实时的数据处理和分析。边缘AI算法适用于需要实时处理数据、网络连接有限、隐私保护要求高的场景中，在工业制造、智能家居、城市管理、能源管理等方面都已经得到应用。