随着物联网战略潜力的激增，工程师们正在大规模部署边缘计算装置。这些先进设备能够独立收集、处理数据及进行逻辑推理，显著减少了对传统互联网连接的需求。
长期以来，数据采集工作主要在云端进行，以弥补边缘设备在算力方面的局限性。不过，随着现代处理器性能与模型压缩技术的突破，这一现状正在发生改变。现在的边缘装置不仅能自我完成繁重的人工智能计算任务，而无需依赖远端云服务，从而实现了从云计算向本地化的转变。
根据预测，到2030年，连接至互联网的设备数量将大幅攀升至290亿[1]，这一趋势预示着对边缘人工智能系统的潜在需求将迎来爆炸性增长。有鉴于此，预计在2027年前后，高达65%的边缘设备将集成边缘AI技术[2]。
预计边缘人工智能市场将从二零二二年的十五十六亿美元显著增长至二零二九年的一千零七十四亿美元[三]。虽然边缘AI并非近期才崭露头角的概念，但最新技术的演进已令其部署更为便捷且经济实惠。驱动当前边缘AI发展的重要突破包括以下四个方面：
矢量处理单元现今展现出卓越性能，并且其设计已被定制化，旨在更好地适配人工智能计算任务，成为先进硬件架构的核心推动力。这种演变使得它们在全球范围内的人工智能设备发展中处于引领前沿的地位。
原句：最初被应用于对图形需求较高的领域，例如游戏与视频剪辑，GPU现已被广泛用作AI模型的训练工具以及推理任务的核心组件。
改写后的句子：
起初专为渲染丰富视觉效果而生，如在游戏与多媒体制作中的应用，GPU现已转型成为人工智能模型培训的关键引擎和推断过程不可或缺的部分。
尽管在人工智能领域的任务中图形处理器相较于中央处理器展现出更强性能，然而，针对AI工作负载专属定制的自定义专用集成电路却能提供前所未有的速度与效能优化。神经处理单元，作为为解析和运行AI模型而精心设计的ASIC类型，其专属性确保了它们在执行此类任务时远超CPU的表现。
因为边缘设备往往在存储与计算资源上有所欠缺，高效地压缩模型以维持相当的精确度及表现力成为必要之举。当前广为采用的AI压缩策略包括但不限于：
1. 权重修剪：此方法通过识别并减少相对不重要的权重值来缩减模型大小，进而降低对硬件资源的需求。
2. 量化：将模型中的浮点数参数转换为整数值，以此减小模型体积和计算复杂性，同时保持预测精度在可接受范围内。
3. 知识蒸馏：通过训练一个较小的模型来学习并模仿一个较大、更为复杂的基准模型，从而实现模型的紧凑化而不牺牲太多性能。
4. 模型融合：将多个预训练模型进行集成，生成一个更小、更高效的组合模型。此方法通常基于异构模型间的互补能力，以达到优化整体效率的目的。
这些压缩技术的运用，旨在确保AI系统能够在资源受限的边缘设备上高效部署和运行，同时尽可能地保持其原有的准确性和性能水平。
为了提升AI模型的效能、提速以及减少内存占用，我会通过去除不必要的或相对次要的参数，从而在最大程度上预防性能退化。这一优化策略旨在确保模型运行更加高效，同时保持其卓越的表现能力。
通过精细化调整模型内部数值的表示精度，我们得以显著减少其在运行过程中的内存消耗，进而加速推理计算进程并提升整体能效表现。
将精细模型的知识整合至更为精炼的架构之中，以此来重现初始模型的功能与效能特质。
通过执行高维数据的维度减少技术，我们将复杂的数据集精简至较低维度的表达形式，此举旨在简化神经网络架构的同时，确保关键识别属性得以保全。
尽管边缘计算AI可能无法彻底取代基于云的处理方式，但面对数据洪流的现实需求清晰地表明了其不可忽视的价值——即它重塑着现代计算格局的优势所在。边缘AI的核心优势在于即时的数据处理与决策能力，这不仅极大地缩短了响应时间，还显著降低了与能源消耗和云端运算相关的成本。
通过在设备端执行推理任务，我们得以减少大量原始数据的传输需求，这些数据原本可能需要发送至公共云、私有云或混合云环境进行处理。即便云服务对某些特定应用至关重要，边缘AI策略可通过在本地设备上运行分析功能加以增强，实现更高效的数据处理流程。
尤其重要的是，边缘AI减少了对持续互联网连接的依赖，在诸多行业中实现了更加高效的AI模型部署与实施。据统计，目前已知有超过400个具体案例展示了边缘计算的应用场景，这些实例跨越19个行业领域及6大技术范畴。在关键应用中，集成于设备内部的AI算法甚至能够在关键时刻挽救生命。
边缘AI支持在终端设备上实现即时智能决策，这种能力极大地提升了众多应用的整体效能、响应速度与自适应性水平。
汽车就是一个边缘设备在本地收集和处理数据从而减少必须发送到云的数据量的一个示例。由于汽车电子控制单元 的自包含性质，数据处理必须在本地执行，安全关键决策必须实时作出。汽车 ECU 等边缘设备上的机器学习模型通过使用实时数据来适应路况并减少碰撞，从而确保乘客安全。
一家汽车制造商训练机器学习模型来检测过度转向 - 车辆后轮在转弯时失去对路面的抓地力时会出现过度转向。制造商采集了成千上万个与车辆加速度、转向和偏航率相关的数据点。通过将数据加载到 MATLAB 中，工程师可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox [5] 训练机器学习模型来识别过度转向。然后，他们使用 MATLAB Coder [6] 将机器学习模型部署并集成到 ECU 中。
MATLAB 和 Simulink 的自动代码生成功能支持在嵌入式设备上进行快速原型构建和部署边缘 AI 应用，弥合理论和实践之间的差距。
在医疗装备领域，边缘AI的核心优势之一在于其即时决策能力，通过实时数据分析与异常识别，能够快速采取干预措施，从而有效规避可能威胁生命及长期健康的风险。
医疗边缘设备不仅具备了直接与云端应用程序进行数据记录的能效，而且确保了这一过程并非依赖于时间敏感性。这实际上使得云资源成为增强而非阻碍边缘设备上数据推断的关键资产，由此构建出一个更为强大的、互联互通的设备网络架构。
以某技术研究团队研发人工胰腺系统为例，其旨在开发一套预测算法，专门用于识别即将发生的低血糖或高血糖现象。通过模拟生理信号如心率和能量消耗等数据输入，该团队在MATLAB平台上构建了这一算法，并最终部署于移动设备中。此设备能与胰岛素泵、血糖监测仪以及可穿戴式腕带协同工作，实现精准的血糖浓度调控。由此产生的边缘设备网络，不仅展现了高度集成的健康监控能力，而且实现了各组件之间的高效协作，为患者提供了更全面、更个性化的健康管理方案。
随着海量数据处理需求的持续增长，工程师面临着前所未有的挑战与机遇。通过实施边缘人工智能解决方案，不仅能够有效提升运营效率和降低成本负担，同时也减少对云端资源的依赖性。随着云推断技术和基于AI赋能技术的不断革新，将AI集成于边缘设备已成为企业打造差异化产品、增强市场竞争力的关键策略之一。
重要的是要认识到，边缘AI应被视为云推断功能的补充而非替代或全面取代现有基于AI系统的选项。通过在边缘部署AI应用并利用云端资源来应对允许时间延迟的场景，各行各业的技术专家能够极大地拓展其AI能力边界，并优化整体业务流程与决策支持系统。这一策略不仅提升了资源分配的灵活性和效率，还确保了AI解决方案能在响应速度、实时性方面满足特定需求，同时还能充分利用云平台的强大计算能力进行更复杂的分析和模型训练。
