- 边缘人工智能将数据处理从云端转移到终端设备，从而消除延迟。
- 在本地运行生成模型可以大幅降低运营成本并减少对外部许可证的依赖。
- 在边缘部署人工智能可确保离线操作性并加强数据安全。
你可能听说过云计算，但目前的趋势恰恰相反：将智能直接带到事件发生的地方。边缘人工智能（Edge AI）的核心在于将高级算法部署在网络边缘的设备上，这些设备位于连接有时会中断或根本无法到达的地方，从而使其能够自主运行。
我们所说的“数字大脑”是指将这种数字大脑集成到我们日常使用的工具中，从简单的智能手机或智能手表到复杂的工业传感器或可穿戴健康监测设备。其理念是停止将所有数据发送到远程服务器，从而实现即时响应，几乎是瞬间响应。
边缘人工智能究竟包含哪些内容？
本质上，我们将边缘计算与机器学习相结合，使机器学习任务直接在互联硬件上执行。通过在设备附近存储和处理信息，我们能够实现毫秒级的反馈，这在哪怕一秒的延迟都可能造成严重问题的行业中至关重要。
这在自动驾驶汽车或先进机器人等技术中尤为关键，因为车辆必须在无需等待云端授权的情况下，立即决定是否刹车。它也是智能体人工智能系统的基础，这类系统能够根据真实环境实时采取行动和做出反应。
向本地生成式人工智能的飞跃
直到最近，如果你想使用功能强大的语言模型，就必须通过 OpenAI 或 Anthropologie 等平台。但当然，使用费和许可费已经变得非常昂贵，往往难以承受。这就是为什么我们看到越来越多的用户开始在自己的电脑上运行开源模型。
通过投资能够支持这些推理的硬件，公司和用户只需几个月就能收回投资，因为他们无需再支付定期代币费用。这本质上是从租用智能转向拥有生成智能的引擎。
竞争优势和实际应用
除了节省成本之外，在数据源头进行数据处理还能优化复杂环境（例如供应链管理或工厂）中的工作流程。通过减少网络流量，延迟会显著降低，效率也会提高。
- 离线操作： 与传统人工智能不同，边缘设备无需互联网即可工作，因此非常适合偏远地区。
- 增强的安全性： 由于数据不会传输到外部，隐私性大大提高。
- 经济增长： 预计到2033年，该市场将呈指数级增长，达到天文数字，这主要得益于…… 非常高的年增长率.
人工智能如何融入用户体验的一个绝佳例子是Edge浏览器内置的Copilot。它不仅仅是一个聊天应用；它还能同时分析多个标签页，无需在不同窗口间切换即可比较数据。它可以在几秒钟内概括网站内容，或者在浏览网页时使用Designer生成图像。
此外，微软正在开发记忆和上下文功能，让助手记住你的偏好和浏览习惯，从而提供更加个性化的回复。他们甚至正在开发“操作”功能，使系统能够根据你的旅行习惯和当前位置自动预订酒店。
对于企业环境而言，安全至关重要。使用工作帐户时，业务数据保护（即众所周知的绿色盾牌）将被激活，确保敏感信息不会被用于训练全球人工智能模型，所有数据都将保留在组织内部。
强大的硬件和优化的模型的融合，使得人工智能从远程服务转变为我们设备的固有功能，通过消除对中央服务器的完全依赖，保证了速度、成本节约和更强大的隐私保护。
