云计算和边缘人工智能是两项变革性技术，在推动人工智能发展方面发挥着至关重要的作用。云计算提供了训练人工智能模型和存储大量数据所需的计算能力和可扩展性，而边缘人工智能使这些模型能够在本地设备上运行，从而减少延迟并提高效率。这些技术携手合作，为自动驾驶汽车、医疗保健和智慧城市等人工智能驱动的应用开辟了新的可能性。

关键要点：

云计算为人工智能训练、大规模数据分析和长期存储提供了计算主干。

边缘AI增强了设备本地处理数据的能力，最大限度地减少延迟并实现实时决策。

云和边缘AI的结合将产生更高效、响应更迅速、可扩展的混合AI系统。

这种融合的关键应用包括自动驾驶、工业物联网、医疗保健和智能基础设施。

5G、联邦学习和边缘计算硬件的进步将进一步增强云和边缘技术之间的协同作用。

云计算概述

云计算提供了可扩展且灵活的基础设施，使组织能够处理、存储和分析大量数据。在AI领域，AmazonWebServices(AWS)、GoogleCloud和MicrosoftAzure等云平台提供了数据存储、模型训练和大规模分析等基本服务。

1.数据存储：云计算最显著的优势之一是能够存储训练AI模型所需的大量数据集。来自各种来源的大量数据可以汇总并安全地存储在云中。2

.模型训练：AI模型，尤其是深度学习模型，需要大量计算才能进行训练。云计算提供分布式处理能力，利用基于云的资源可以更快地训练模型。3

.集中式AI推理：在某些情况下，AI推理(基于训练模型进行预测的过程)发生在云端。这对于处理无法在本地设备上处理的大型复杂数据集特别有用。

云计算使企业能够扩展其AI基础设施，而无需在本地硬件上进行大量投资。然而，基于云的AI有其局限性，特别是在延迟和实时决策方面，而边缘AI在这方面发挥了关键作用。

边缘人工智能详解

边缘AI是指在本地设备或系统(例如智能手机、物联网设备或传感器)上执行AI算法，而不是依赖于集中式云服务器。这种靠近数据源的特性可以实现实时分析和决策，这对于延迟敏感型应用至关重要。

1.低延迟：由于EdgeAI在本地处理数据，因此无需在云端传输数据，从而大幅减少延迟。这对于自动驾驶汽车等实时应用至关重要，因为这些应用需要在几毫秒内做出决策。2

.带宽效率：将大量数据传输到云端进行处理可能成本高昂且占用大量带宽。EdgeAI在本地处理数据，仅将相关或汇总数据发送到云端，从而减少带宽使用量。3

.数据隐私：在边缘设备上处理数据可确保敏感信息保持本地状态，这在隐私是首要关注点的医疗保健和金融等行业中至关重要。4

.离线功能：EdgeAI允许设备即使在没有互联网连接的情况下运行。例如，配备EdgeAI的无人机或机器人可以在偏远地区继续运行，而无需访问云端。

对于需要实时处理、数据隐私和最低带宽使用量的用例，边缘AI必不可少。然而，边缘设备的处理能力有限，这使得它们不太适合训练复杂的AI模型。云计算通过提供模型开发和部署所需的资源来填补这一空白。

云计算与边缘人工智能的协同作用

云计算和边缘AI相辅相成，使企业能够开发更强大、更高效、更可扩展的AI解决方案。关键是在云和边缘资源之间找到适当的平衡以优化性能。

1.云端训练，边缘推理：人工智能模型通常在云端训练，云端拥有强大的计算能力和数据存储能力。训练完成后，模型将部署到边缘设备进行推理，从而实现实时决策。例如，经过训练以检测制造设备缺陷的人工智能模型可以部署到边缘传感器进行即时分析。2

.混合处理：一些系统结合了云端和边缘处理，初始数据分析发生在边缘，进一步处理发生在云端。例如，在智慧城市场景中，摄像头等边缘设备可以处理本地交通数据，而云端可以汇总和分析整个城市的数据以进行长期规划。3

.联合学习：一种新颖的方法，使用分散数据在边缘设备上本地训练人工智能模型，然后将更新(而非原始数据)发送到云端进行全局模型优化。这在增强隐私的同时保持了人工智能系统的准确性。

通过结合云计算和边缘AI的优势，企业可以在其AI应用中实现更好的性能、可扩展性和效率。

云计算和边缘人工智能的用例

云计算与边缘AI的融合正在改变多个行业。其中一些最值得注意的用例包括：

1.自动驾驶汽车：自动驾驶汽车依靠边缘人工智能进行实时决策，例如障碍物检测和路线导航。云端用于存储大量驾驶数据，并不断更新车辆的人工智能算法以提高性能。

2.智慧城市：边缘人工智能可用于智慧城市基础设施，用于交通管理和能源优化等应用。本地设备处理即时决策，而云系统处理历史数据以进行长期规划和分析。

3.医疗保健：配备边缘人工智能的可穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，为用户或医疗保健提供者提供即时反馈。同时，云系统存储和分析收集到的数据，以进行长期健康评估和预测。

4.工业物联网：边缘人工智能可以监控工厂车间的设备，检测潜在的故障或效率低下。然后，云端可以分析数据，以优化多个设施的整体运营和维护计划。

这些用例展示了结合云和边缘技术实现实时和大规模人工智能功能的强大力量。

未来创新

云计算和边缘AI的未来前景光明，重大进展即将出现。5G网络的推出将大大增强云和边缘设备之间的通信，减少延迟并实现更快的数据传输。这将允许更复杂的实时AI应用。

联邦学习将继续发展，实现更安全、更注重隐私的AI解决方案。通过允许边缘设备参与模型训练过程而无需将敏感数据发送到云端，企业可以在提高AI模型性能的同时保护隐私。

最后，边缘计算硬件的进步将使本地设备能够处理更复杂的AI任务，进一步减少对云进行实时决策的依赖。随着云和边缘AI技术不断成熟，它们的综合潜力将为多个行业的创新带来新的机遇。有关更多信息，请跳转到LFEdge–Linux基金会页面，其中包含有关边缘计算的宝贵资源和研究。

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