題為《連接點(diǎn)：邊緣AI》 （Connecting The Dots: AI at the Edge） 的報告發(fā)現：邊緣位置需要更多計算，以管理和支持新的和不斷激增的對延遲敏感的物聯(lián)網(wǎng)設備以及用于分析不斷增加的數據量的軟件技術(shù)。
對更多的數據收集和分析工作的需求正在給網(wǎng)絡(luò )帶寬帶來(lái)重大挑戰，并迫切要求提供更好的安全選項。物聯(lián)網(wǎng)是邊緣AI需求的主要驅動(dòng)因素之一，但該要求由跨多個(gè)垂直市場(chǎng)的許多不同應用驅動(dòng)。
最新的《連接點(diǎn)：邊緣AI》報告關(guān)注將在未來(lái)幾年塑造邊緣AI機會(huì )的五個(gè)關(guān)鍵因素，以及對各個(gè)關(guān)鍵市場(chǎng)邊緣AI實(shí)際應用的短期和長(cháng)期展望。
塑造邊緣AI的五個(gè)因素：
- 新興邊緣用例。雖然智能手機可能是邊緣AI設備的關(guān)鍵所在，但來(lái)自企業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域的新興用例將驅動(dòng)未來(lái)增長(cháng)。
- 多樣化的具有成本效益的硅解決方案。在過(guò)去幾年，AI一直是高端處理器市場(chǎng)中硅增長(cháng)的關(guān)鍵驅動(dòng)因素，但讓AI得以在邊緣領(lǐng)域迅速發(fā)展的，將是能夠解決一系列用例的多樣化處理器組合。
- 從云到邊緣的全新計算生態(tài)系統 諸如Kubernetes之類(lèi)的分布式計算技術(shù)使得混合和分布式云基礎設施更加易于管理并且操作更敏捷。服務(wù)器市場(chǎng)已經(jīng)看到了這一趨勢的影響。
- CSP利用邊緣AI實(shí)現邊緣AI優(yōu)化。為了在邊緣提供強有力的AI服務(wù)，CSP還采用邊緣AI來(lái)為新服務(wù)實(shí)現低延遲，提升客戶(hù)體驗并降低成本。
- 具有特定要求的廣泛的行業(yè)垂直領(lǐng)域。視頻監控只是設備內置AI徹底改變該行業(yè)的一個(gè)領(lǐng)域。其他行業(yè)，從速食食品到石油天然氣，都看到了部署設備內置AI的益處。
Omdia的企業(yè)副總裁Bill Morelli評論道：“過(guò)去幾年，AI從實(shí)驗階段走向了商業(yè)階段”。云端AI現已是在各種業(yè)務(wù)流程中實(shí)施的成熟合理的技術(shù)。因此，現在A(yíng)I中有許多引人注目的用例需要邊緣技術(shù)。”
“為了滿(mǎn)足這一需求和要求，各種硅產(chǎn)品應運而生。功能已最終趕上了邊緣AI解決方案的需求。這種需求與技術(shù)的結合將打開(kāi)今后多年跨多個(gè)部門(mén)的發(fā)展空間，從而提供更好的業(yè)務(wù)結果和解決方案。”
這份邊緣AI報告還揭示了包括制造、衛生保健、智能建筑、公用事業(yè)和視頻監控在內的五大領(lǐng)域的短期和長(cháng)期展望。
跨多個(gè)垂直市場(chǎng)的邊緣AI的短期展望（2020年）：
- 制造：由于專(zhuān)業(yè)知識和新面市邊緣產(chǎn)品有限，應用將繼續采用閾值分析而不是“真正的AI”機器學(xué)習。
- 衛生保健：新冠肺炎疫情加速了AI軟件發(fā)展，特別是基于A(yíng)I的藥物和疫苗研究、醫學(xué)成像以及用于患者篩查、分診和監測的機器學(xué)習工具。
- 智能建筑：設施連接了硬件但沒(méi)有分析/充分利用其數據的力量。
- 公用事業(yè)：增加了軟件和分析投入，但通常是以模塊化的“插件”形式。
- 視頻監控：有關(guān)使用分析技術(shù)進(jìn)行人臉識別等個(gè)人分析的爭議仍將持續。但預計幾乎沒(méi)有立法產(chǎn)生影響。
- 制造：對于控制級產(chǎn)品，來(lái)自IT公司的邊緣計算和控制設備將使IT公司與當前OT供應商的戰略關(guān)系從合作轉向競爭。
- 衛生保健：缺失監管批準（例如FDA）將成為自學(xué)算法發(fā)展的障礙。但這不會(huì )阻礙深度學(xué)習分析。
- 智能建筑：增加了對中央樓宇管理軟件和邊緣啟用AI的硬件的投入。
- 公用事業(yè)：在今后五年，不提供強大的AI驅動(dòng)軟件和服務(wù)業(yè)務(wù)的公司將看到硬件銷(xiāo)售大幅下跌。
- 視頻監控：將運用技術(shù)彌補硬件市場(chǎng)內的ASP下降。
《連接點(diǎn)：邊緣AI》（Connecting the Dots: AI-at-the-Edge） 報告可免費下載。
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