边缘人工智能是AI领域中最引人注目的新方向之一，它的出现旨在帮助人们完善AI运作流程，打消人们对数据泄露或因数据传输障碍导致传输速度下降的顾虑。

想象一下，当你的汽车正处于自动驾驶状态，互联网突然中断连接，在危急关头，边缘人工智能大显身手，帮助我们脱困，边缘人工智能的作用不可忽视。

什么是边缘人工智能?

要想清楚边缘人工智能含义，首先要引入一个新名词“边缘计算”。为了更直观的解释清楚，我们拿云计算来与之对比一下。云计算是依靠互联网提供计算服务，而边缘计算是在脱离云网络的状态下，利用本地系统完成计算，如边缘计算服务器、本地服务器等。使用边缘计算最大的好处就是它不比云计算，云计算会受到互联网状态的影响，而边缘计算不拘泥于互联网的宽带延迟限制。

解释清楚了边缘计算，再来说边缘人工智能，边缘人工智能利用边缘计算与AI的结合进行工作，它利用边缘计算平台，仅在本地即可完成数据处理，真正做到实时处理数据。

边缘人工智能应用优势

随着越来越多的设备需要在没有互联网的状态下工作，边缘人工智能变得愈加重要。

减少延迟

边缘人工智能设备能够实时执行任务。执行云计算功能的 AI 设备需要向云端发送信号，然后在大约一秒钟内收到响应，而边缘 AI 设备能够将延迟降低到大约 400 毫秒。这极大提高了用户体验和满意度。

更高的成本效益

据全球独立研究公司Analysys Mason的研究结论，企业从云端切换到边缘时，平均可以节省 10% 到 20% 的运营成本。考虑到这一点，利用边缘人工智能无疑是更具成本效益的选择。

高效的数据安全

从数据安全的角度来看，选择边缘计算比云计算更具优势。云计算的数据储存在云端，一旦互联网遭遇入侵，就会存在一定程度上的数据泄露风险。与之相较，边缘人工智能保存在本地化设备的数据的安全系数显然会更高。