借助邊緣智慧邁向工業自動化

在自動化的競爭中，各行業正在尋找提高流程、效率和安全性的方法。因此電腦程式被推動去識別模式並重複且安全地執行任務。近年來人工智慧效率的提高、物聯網設備的普及以及邊緣運算技術的發展為邊緣智慧開啟了新的機遇。今天，幾乎每個企業都有可以從採用邊緣人工智慧中受益的工作功能。

了解什麼是邊緣智慧？

現在智慧設備無處不在，從手腕和家庭到汽車。它們可以執行自主計算並相互交換資料，或者是一個被廣泛稱為物聯網的概念。研究機構 IDC 預測，到 2025 年將有 416 億臺聯網物聯網設備產生 79.4 兆位元組的數據資料。所有這些資料交換都給資料中心帶來了沉重的負擔。因此邊緣電腦被用於將部分處理能力移動到其起點（設備）附近。

邊緣智慧是邊緣計算和人工智慧的結合。電腦在網絡邊緣進行基於人工智慧的計算來收集、處理和理解資料，而不是在集中的雲計算設施中進行。這允許在邊緣進行安全的即時決策，而不需要連接。

邊緣智慧如何有益於工業 4.0？

總體而言隨著人工智慧的普及，邊緣智慧正在不斷發展。儘管存在技術上的複雜性，邊緣智慧的最終目標是更靠近設備本身，從而減少需要傳輸的資料量。這為企業帶來了幾個優勢：

• 減少即時分析的延遲時間：

  物聯網的廣泛應用推動了大數據資料的爆炸式增長。由於突然有能力在企業的各個方面收集資料，資料來回傳輸到雲端需要時間。邊緣智慧通過在設備級別本地處理數據資料來減少延遲。

• 高可用性：

  分散化和離線功能使邊緣智慧更加強大，因為並非每個處理資料都需要互聯網訪問。

• 減少頻寬需求和成本：

  在設備上本地處理資料可以減少互聯網頻寬、能源、網絡成本和雲儲存的成本。

• 提高資料安全性：

  邊緣智慧系統在本地處理大部分資料，只將分析和洞察力上傳到雲端。這大大減少了發送到雲端和其他外部位置的資料負載，更加安全。隨著安全性的提高，隱私也變得越來越重要，特別是對於物聯網設備。

• 智慧化和改進：

  根據其模型，人工智慧應用程序比僅響應程序員預期輸入的傳統應用程序更強大和靈活。隨著獲得更多資料，人工智慧模型變得越來越精確。當邊緣智慧應用程序遇到無法準確或自信地處理的資料時，通常會上傳它，以便人工智慧可以重新訓練並從中學習。模型在邊緣生產的時間越長，模型就越精確。

邊緣智慧技術的運作原理是什麼？

為了讓機器成功執行物體檢測、資料處理、理解、與人類對話等任務，它們必須在功能上模擬人類認知，也就是實現人工智慧。許多人工智慧模型是由機器學習驅動的，使它們能夠在不需要特別程式設計的情況下學習和優化流程。其他模型則使用神經網絡，通過提供許多這樣的問題和正確答案的示例來訓練，以回答特定的問題。這個訓練過程被稱為深度學習。

邊緣智慧設備使用嵌入式算法來監視設備的行為，收集和處理設備資料在給定網絡的邊緣。也就是說，接近系統生成所需的資料和訊息的地方，例如配備邊緣計算設備或物聯網設備的機器。這使得設備能夠做出決策，自動修正問題並做出未來的性能預測。

邊緣智慧可以在各種硬體上運行。然而當前市場上可用的邊緣智慧目標設備通常既不強大也不耐用，無法完全滿足邊緣的記憶體、性能、大小和功耗要求。

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