边缘人工智能（EdgeAI）已经不再是一个概念，而是成为了主流应用，并以惊人的速度发展。那么，EdgeAI究竟是什么呢？
全球企业对边缘计算的热情高涨，这种新时代的感应技术能够实时监控用户，提升意识并采取智能的行动。然而，依然存在争议，边缘人工智能真的存在吗？专家们的回答是肯定的。例如，您只需使用智能手机进行面部识别，便可在几秒钟内解锁设备。自动驾驶汽车也是一个复杂的实例，它能够在没有人为干预的情况下自行驾驶。数据处理发生在您的汽车或手机内部，无需将信息发送到云端并等待反馈。
边缘人工智能在行业中的应用
无论是在企业还是个人层面，EdgeAI的应用场景遍布各处。从谷歌地图提供的交通提醒，到语音转换文本的算法，智能人工智能的身影无处不在。根据ITRactica的报告，预计到2025年，AIEdge设备的出货量将从2018年的1.614亿台增长至26亿台。常见的人工智能支持边缘设备包括头戴式显示器、智能音箱、手机、PC/平板电脑、汽车传感器、机器人、安全摄像头以及无人机。此外，可穿戴健康传感器的采用率也将显著提高。
EdgeAI最有可能在工业密集型应用中创造价值，特别是在新兴的工业物联网（IIoT）中，企业将看到更明显的投资回报。例如，制造业可以利用边缘人工智能进行预测性维护、故障排除和复杂物理系统问题的识别。此外，EdgeAI还可用于自动化产品测试和检查，从而提高质量并降低资源消耗。
深度学习与边缘人工智能的结合
EdgeAI的另一个应用是支持深度学习的智能摄像头，它能够处理捕获的图像来监测多个物体和人员。通过在边缘节点直接检测可疑活动，避免了依赖云端的延迟。智能摄像头可以通过实时数据流减少与远程服务器的通信，从而降低远程处理和内存需求。深度学习和EdgeAI的应用在入侵监控系统中尤为突出，帮助保护家庭安全和监控老年人。
文本到语音（TTS）和语音到文本（STT）技术也是将人工智能和数字语言（DL）应用推向边缘的两个例子。例如，汽车中的免提文本读写功能允许驾驶员在与信息娱乐系统交互时，依然集中注意力于驾驶。
随着人工智能向边缘的转移，各种变化正在悄然发生。这些变革包括5G网络、智能设备的崛起，以及对物联网设备日益增长的需求。未来，企业将不断智能化其系统，这意味着市场将迎来显著的收益，以满足对智能边缘人工智能平台计算能力的需求。
