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AI與物聯網系統的融合改變了數據的處理、分析與使用方式。多年以來，各種 AI 解決方案始終基于云端部署，而如今邊緣 AI 的興起，在提升運行效率、增強安全性和改善運營可靠性方面提供了頗有潛力的解決方案。本文旨在深入剖析邊緣 AI 的復雜性，探究其構成要素、應用優勢及其快速演進的硬件支持體系。

AI 演變：從云端到邊緣

傳統物聯網設備直接依賴云端基礎設施進行 AI 處理。邊緣設備傳感器產生的數據需要傳輸至云端進行分析和推理運算。然而，隨著物聯網應用對網絡邊緣實時決策需求的激增，這種模式面臨著嚴峻挑戰。涉及到海量的數據規模、延遲問題以及帶寬限制，這讓云端處理模式在許多應用場景中難以為繼。

邊緣AI的出現，將處理能力更靠近數據源——也就是物聯網設備本身。這樣的轉變減少了持續將數據傳輸到云端的需求，并實現了一種對許多應用至關重要的實時處理方式，例如自動駕駛汽車、工業自動化和醫療保健等領域。

邊緣 AI 系統的核心組件

邊緣 AI 系統由專用硬件與軟件組件構成，具備本地化采集、處理和分析傳感器數據等核心能力。邊緣 AI 模型通常包含以下要素：

數據采集硬件：若未配備專用傳感器并集成處理單元及存儲器，數據采集將無法實現?，F代傳感器內置數據處理能力，可對數據進行初步篩選與轉換。

訓練與推理模型：邊緣設備需搭載預訓練的專用場景模型。由于邊緣設備的計算資源有限，可在訓練階段根據特征選擇和轉換對模型進行訓練，以提升其性能表現。

應用軟件：邊緣設備上的軟件通過微服務觸發 AI 處理，微服務通常基于用戶請求來調用；此類軟件可運行訓練階段就已具備定制化功能和聚合特性的 AI 模型。

圖 1：邊緣 AI 工作流程

邊緣 AI 的優勢

與傳統云端模型相比，邊緣 AI 具有許多顯著優勢：

安全性提升：本地數據處理降低了敏感信息在云端傳輸過程中的泄露風險。

運行可靠性增強：邊緣 AI 系統減少了對網絡連接的依賴，在間歇性或低帶寬的網絡環境下仍能保持穩定運行。

靈活性：邊緣 AI 支持根據具體應用需求定制模型與功能，這對需求各異的多樣化物聯網環境至關重要。

低延遲：該模式將數據處理與決策時間降至最低限度，是契合自動駕駛和醫療診斷等實時應用的關鍵特性。

圖2

實施邊緣 AI 所面臨的挑戰

盡管邊緣 AI 具備諸多顯著優勢，其實施仍面臨多重挑戰。為邊緣設備開發機器學習模型，意味著需要處理海量數據、選擇合適的算法，并優化模型以適應受限的硬件環境。對于許多制造商，尤其是專注于大規模生產低成本設備的制造商而言，從頭開發這些功能所需的投入可能令人望而卻步。

這種困境催生了對可編程平臺的需求。當前，業界正加速向專用 AI 架構轉型，支持在廣泛的功耗性能區間實現彈性擴展。這些架構在保持通用設計靈活性的同時，又能滿足特殊的處理需求。

專用硬件在邊緣 AI 中的作用

隨著 AI 和機器學習應用場景的不斷拓展，市場對定制化硬件的需求與日俱增，這類專用硬件能夠有效應對 AI 技術領域的獨特需求。然而，傳統的通用處理器在滿足 AI 特殊需求，特別是神經網絡處理方面表現乏力，盡管其在制造工業和通用工具鏈方面仍具重要價值。

為填補這一空白，半導體制造商紛紛推出新型 AI 加速器，既能提升通用處理器的性能，又可保留其優勢。此類加速器專為神經網絡所需的并行處理而設計，為 AI 運算提供更高效的執行路徑。

并行架構和矩陣處理器：這些并行架構（比如圖形處理器中的架構）對神經網絡訓練非常奏效。矩陣處理器正是基于此原理設計而成，比如谷歌的張量處理單元專為加快神經網絡處理的核心環節——矩陣運算而開發。

存內計算：這項創新技術通過可變電阻器與存儲單元的互聯，將內存陣列直接轉化為神經網絡結構，這樣有效規避了傳統內存訪問的瓶頸問題，從而在運算速度和能效方面實現重大突破。

邊緣 AI 的未來：創新與機遇

隨著邊緣 AI 領域的持續進化，為應對日益增長的 AI 處理需求，新技術與新架構不斷涌現。其中，微型機器學習 (TinyML) 的進展尤為矚目，它將 AI 能力延伸至超低功耗設備。雖然 TinyML 并非適用于所有應用場合，但它無疑推動了 AI 在更廣泛設備中的普及。

現場可編程門陣列 (FPGA): FPGA 具備動態可重構架構，完美契合 AI 技術的快速發展。相較于 GPU 和 CPU，FPGA 賦予設計者快速構建和測試神經網絡的能力，并能針對特定應用需求定制硬件。這種靈活性在航空航天、國防裝備、醫療設備等高風險領域至關重要，這些領域的產品生命周期通常較長，且需要支持現場部署新算法。

圖形處理器 (GPU)：盡管 GPU 擁有強大的并行計算能力，但其能效與散熱管理代價不菲。即便如此，在虛擬現實、機器視覺等需要強勁算力的應用中，GPU 仍是首選方案。

中央處理器 (CPU)：盡管 CPU 在并行處理方面存在固有缺陷，但仍被廣泛集成于各類設備中。Arm 推出的單指令多數據 (SIMD) 架構等創新技術，雖提升了 CPU 運行 AI 算法的性能，但與 GPU、FPGA 等其他計算設備相比，通常存在速度較慢、功耗較高的局限性。

結語

從云端 AI 到邊緣 AI 的轉型，正在深刻改變物聯網系統處理與運用數據的方式。邊緣 AI 通過將 AI 處理能力部署至數據源頭，顯著提升了安全性、可靠性和靈活性，因而得到廣泛的應用。然而，邊緣 AI 的實施需要全面考量硬件與軟件組件的協同，并妥善解決在資源受限環境中部署 AI 的特殊挑戰。

隨著 AI 普及程度的提高，市場愈發需要擅長解決邊緣計算特殊問題的專用硬件。從矩陣處理器、存內計算到 FPGA 和 TinyML，這些新興技術將重塑新一代邊緣 AI 解決方案。如此一來，應用工程師得以緊跟技術發展浪潮，從而充分釋放邊緣 AI 的潛力，打造更具創新性和競爭力的解決方案。

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