宋家雨：邊緣 AI與云 AI各自有哪些特點和優(yōu)勢？
郭立：邊緣 AI 是將 AI 算法直接部署在網絡邊緣的本地設備上，如以智能恒溫器、安全攝像頭和其他本地處理數(shù)據聯(lián)網設備為代表的物聯(lián)網設備，以智能手表、健身追蹤器等設備為代表的可穿戴設備，以及邊緣服務器為邊緣設備，通過部署邊緣 AI算法，這些設備所收集數(shù)據可以進行就地的即時處理數(shù)據，而不是依賴于聯(lián)網的集中式云服務器處理，從而縮短響應時間并提高數(shù)據安全性。
邊緣 AI提高實時響應能力，由于數(shù)據本地處理，因此減少了將信息發(fā)送到云端處理帶來的網絡延遲；將敏感數(shù)據保持本地化，也降低傳輸過程中數(shù)據泄露的風險；因為減少了對持續(xù)云計算資源、數(shù)據傳輸?shù)男枨?，有助于?jié)省運營成本。但邊緣 AI也存在一些劣勢，如與云服務器相比，邊緣設備的計算能力、存儲容量相對較低。此外，邊緣設備的初始設置和持續(xù)維護有可能更加昂貴、更加復雜，與此同時，邊緣設備抵御物理或網絡攻擊的能力相對較弱，產品方案相對匱乏。
與邊緣AI相比，云 AI是使用集中式云服務器處理和存儲數(shù)據，可以支持更大規(guī)模的AI 模型算法。該技術利用云計算平臺的龐大資源，輕松與云提供商的服務集成，如此其能力遠超邊緣設備，能夠提供更加強大、可持續(xù)擴展的運營環(huán)境，能夠支持更加廣泛的 AI算法應用和功能。可擴展性和靈活性。輕松擴展以滿足不斷增長的數(shù)據和日益復雜的應用程序的需求，無需更改物理基礎設施即可適應波動。
云AI的優(yōu)勢是適用于要求苛刻的 AI 任務，這些任務需要大量計算資源來執(zhí)行活動，例如深度學習和大規(guī)模數(shù)據分析。此外，云AI能夠應對大型數(shù)據集的訪問和訓練，改進模型訓練。相比邊緣AI，數(shù)據往返云端AI處理，會帶來延遲的開銷，會影響即時決策應用的性能表現(xiàn)。此外，在云端傳輸敏感數(shù)據會增加數(shù)據泄露的風險；而在一些偏遠或不穩(wěn)定網絡區(qū)域，聯(lián)網能力也會讓應用受到限制。
宋家雨：看上去，邊緣 AI與云 AI是魚和熊掌不能兼得，什么才是最明智的選擇呢？
郭立：了解何時使用邊緣 AI 和云 AI 對于提高 AI 技術在各種環(huán)境中的性能和可用性至關重要。我可以結合情境適用性給出一些建議。
邊緣 AI 非常適合需要立即處理無延遲數(shù)據的情況，例如自動駕駛和制造自動化；而在互聯(lián)網訪問不可靠或不可用的環(huán)境中，邊緣 AI 可以有效運行，因為它可以在本地處理數(shù)據。相比云 AI 更適合需要處理大量數(shù)據且需要大量計算能力的應用程序，例如訓練復雜的機器學習模型；當 AI 應用程序需要大量計算資源和高級模型功能時，云 AI 會提供必要的基礎設施來支持這些需求。
在實際的應用實踐中，工業(yè)物聯(lián)網、醫(yī)療保健等領域大量采用邊緣 AI的解決方案， 如邊緣 AI 支持工業(yè)物聯(lián)網環(huán)境中的實時監(jiān)控和響應系統(tǒng)，通過直接從物聯(lián)網設備處理數(shù)據而無需云傳輸來提高效率和安全性；在醫(yī)療設備和監(jiān)控系統(tǒng)中，邊緣 AI 提供對患者護理至關重要的即時處理能力，其中快速決策至關重要。
在大數(shù)據分析和機器學習的應用場景中，云 AI 利用云計算的強大功能快速高效地分析大量數(shù)據集，使企業(yè)能夠從大數(shù)據中獲得洞察力，從而為戰(zhàn)略決策提供信息；通過訪問廣泛的計算資源，云 AI 支持開發(fā)和部署復雜的機器學習模型，這些模型從龐大而多樣化的數(shù)據集中學習，并隨著時間的推移不斷改進。
宋家雨：混合模型能夠做到兩全其美嗎？應該注意哪些問題？
郭立：答案是肯定的。集成邊緣 AI 和云 AI 可以創(chuàng)建更強大的 AI 基礎架構，也可以充分利用兩種方案的優(yōu)勢。通過平衡實時處理和深度分析的混合方法可以帶來額外的優(yōu)勢，邊緣 AI 可以在本地處理數(shù)據，減少延遲，并允許在自動駕駛或緊急醫(yī)療服務等場景中立即做出必要的響應；深度分析。云 AI 可以處理復雜的分析并管理提供更深入見解的大型數(shù)據集，這些見解可用于增強運營策略和長期規(guī)劃。此外，需要額外關注的是通過持續(xù)學習來提升AI模型的性能，也就是說，邊緣 AI 可以根據實時數(shù)據立即做出調整，而云 AI 可以根據一段時間內積累的數(shù)據更新和完善模型，從而逐步提高決策和預測能力。
鑒于混合架構的復雜性，集成邊緣和云 AI 需要精心設計，以確保不同系統(tǒng)之間的兼容性和有效通信，這包括選擇能夠在混合框架內無縫交互的正確硬件和軟件；必須制定有效的數(shù)據管理策略來處理從邊緣設備到云以及從云到邊緣設備的數(shù)據流，其中包括管理帶寬、存儲，以及整個過程中的數(shù)據完整性和安全性等?？傊?，實施混合邊緣和云 AI 系統(tǒng)可以充分利用邊緣 AI 的即時響應能力和云 AI 強大的處理和分析能力，從而顯著增強組織的 AI 能力。然而這種集成需要解決重大的架構和數(shù)據管理挑戰(zhàn)，才能夠確保平穩(wěn)高效地運行。
小結
隨著 AI 的不斷發(fā)展，選擇正確的基礎設施（無論是邊緣 AI 、云 AI 還是混合方案）對于優(yōu)化 AI 應用的可擴展性、效率和靈活性至關重要。仔細評估您的特定業(yè)務需求和未來技術趨勢將有助于做出明智的決策，從而增強您的 AI 能力并與您的戰(zhàn)略目標保持一致。
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