什么是边缘人工智能以及它如何服务于基于无人机

为任何场景提供“眼睛”

机器人和无人机中的嵌入式视觉可将感知范围扩大到更多地方，通常是人类难以轻易到达的地方。小型车辆可以利用强大的 AI 推理处理，减少尺寸、重量和功耗，从而提高行驶距离或增加现场停留时间。先进的推理技术还可以帮助机器人缩短生产时间，减少编程负担。

无人机是一种可用于多种用途的边缘设备。它们的工作基于视觉搜索、图像识别、物体检测和跟踪等技术。

人工智能增强型无人机模仿人类的视觉搜索心理，以与人类几乎相同的方式检测和识别人和物体。

边缘人工智能可以根据无人机收集并传输到边缘节点的数据集进行高效的数据分析和输出生成，并有助于实现以下目标：

• 实时物体识别和跟踪。无人机可以跟踪车辆和交通流量，确保安全。

• 老化基础设施的预测性维护。桥梁、道路和建筑物会随着时间的推移而恶化，并可能危及数百万人的生命。无人机辅助监控可以帮助确保及时完成所需的维修工作。

• 人脸识别。虽然这一机会引发了有关使用该技术的道德和合法性的争论，但具有面部识别功能的人工智能无人机在许多情况下可以发挥良好的作用。

• 标识检测。营销团队可以使用无人机监控品牌存在或收集数据来评估品牌标识放置的实际影响。

无人机可以促进地图绘制和制图服务的提供。绘制地图可能需要指派专家或专家团队进入人类无法探索或危险的区域，而基于边缘人工智能的无人机解决方案将使边缘设备能够自行工作。

如果您计划构建 3D 污染地图，无人机可以协助收集有关空气、噪音或辐射的数据。它们可以通过扫描道路、桥梁和建筑物并将所有数据传输到本地数据处理中心来协助创建损坏检测地图。之后，像 InData Labs 这样的AI 和大数据解决方案提供商可以协助您创建自定义地图以可视化不同类型的数据。

边缘人工智能的优缺点

将所有数据都集中到一处会引发安全性、隐私性、成本和硬件容量方面的担忧。可能会出现问题并导致业务流程出现不可预见的中断。

在边缘运行基于 ML 的算法具有诸多优势：

• 用户设备隐私

• 消除网络延迟问题

• 带宽不是问题（尤其是对于 AR 和 VR 应用）

• 总体而言，在边缘实施人工智能将有助于削减人工智能处理方面的开支

• 技术允许在边缘设备上运行基于复杂神经网络的解决方案

但您需要考虑一些缺点：

• 复杂的人工智能系统仍然难以在边缘提供服务，这可能会给企业带来风险

• 边缘人工智能是一个相对较新的趋势，其在某些边缘设备上的使用存在一些不确定性

• 网络容量的不断增长可能不会降低云 AI 的效率

总结

边缘计算和后来的边缘人工智能为采用全新、高效的数据处理方法和支持大量数据驱动的解决方案提供了机会。无论是单独使用还是与云系统一起使用，边缘基础设施都是企业实现实时高度个性化定制解决方案和应用程序顺利运行所需要的。在边缘运行人工智能推理的主要好处包括用户设备的隐私、数据传输的安全性、节省硬件成本以及不存在带宽和延迟问题。

作为最近兴起的趋势，边缘 AI 需要明智的决策。要选择边缘 AI 来增强业务流程，您需要具备商业敏锐度和前瞻性的技术实施方法。但掌握了边缘基础设施的利弊后，您就可以借助边缘 AI 升级许多边缘设备，包括机器人和无人机。