自物聯網誕生以來,智能傳感器經歷了非凡的發展。預計到2030年,由于5G的廣泛部署,數十億傳感器將負責30%的物聯網數據流量。然而,將AI與物聯網應用程序部署在云端,會帶來能源消耗、數據隱私和延遲等問題。
邊緣運算提供了一種解決方案。它將部分儲存和運算資源從數據中心移出,使其更靠近數據產生的地方。這種方法使應用程序和設備能夠自行收集和分析數據,從而為各種應用提供了創新。此外,邊緣運算降低了能源消耗、保護了個人數據、減少了延遲,并能在使用時做出自主決策以及學習。
邊緣AI正以多種方式幫助不同產業變得更聰明、更環保。例如,工廠中的狀態監控和預測性維護可以使操作更聰明、更節能。智能城市可以利用數百萬個智能傳感器和物聯網節點所組成的網絡來改善監控、管理資源、協助市民,并利用自駕無人機和車輛改善物流。在汽車行業,邊緣AI可以用于優化電池管理系統,并調整車輛狀態以適應駕駛者的習慣,確保能以節能的方式駕駛車輛。
意法半導體(ST)致力于優化運算效率,同時采用低功耗和嵌入式安全技術來保護所收集的數據、數據處理和因此產生的移動。這些發展是為了保有競爭力和獲得客戶廣泛之接受度的必要條件。ST已經在汽車、智能工業和物聯網等應用領域大力部署邊緣AI。
邊緣運算與AI的結合正為各行業帶來創新與轉型的機會,通過降低能源消耗、保護數據隱私、減少延遲,以及實現自主決策和學習,推動了更環保、更可持續的產業發展。
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