人工智能 (AI) 已经在世界各地的企业中稳定存在了很长一段时间。
人工智能的变革力量和能力提高了业务运营的便利性以及组织的投资回报率。现在，边缘人工智能（Edge AI）代表了技术发展的下一阶段。
大多数电影制作人和作者在尝试为他们的第一部电影或书籍制作后续作品时都面临着一个通常被称为“二年生症候群”的问题（所谓"二年生症候群"现象 我们经常能发现这样的现象，体育比赛中，某个新秀表现枪眼，可是到了第二年，却表现平平）。可怕的低迷与他们的第二部电影或小说通常伴随的不可避免的质量下降有关，特别是如果处女作真的很棒的话。毕竟，您如何超越大众和评论家都喜欢（并继续受到）喜爱的东西？很难改进一个在各方面都近乎完美的项目或概念。一个以其创新水平和独创性改变游戏规则的概念。
边缘人工智能的好处
首先，要了解边缘计算和去中心化计算之间的差异。
边缘 AI 是否比其常规对应物更好是有争议的，因为它们都以我们与 AI 相关的无缝效率和速度执行略有不同的任务。因此，比较它们可能不是一项简单的任务。最重要的是，边缘人工智能是其前辈的进化版本。在这里，我们将看到边缘 AI 的一些主要品质。
a) 减少费用和带宽要求
基于云的人工智能系统使用大量数据进行操作，需要大带宽才能正常运行。因此，对于严重依赖人工智能进行日常运作的组织而言，与数据和带宽使用相关的成本通常很高。 Edge AI 将数据处理保持在设备本地。因此，边缘人工智能设备的带宽使用不会像使用传统云人工智能的设备那么高。因此，可以控制带宽成本。更重要的是，边缘 AI 用户也能更快地获得结果，因为他们的网络和设备的网络流量很低。
b) 终端设备的更大自主权和性能
边缘 AI 的主要特征之一是它为所有端点设备提供了更高的独立性。如前所述，此类设备无需连接到中央服务器即可运行。因此，此类设备的速度和效率始终很高。这种质量的一个例子是在繁忙道路上的汽车中的自动驾驶系统。这种系统中的人工智能是高度自动化的，可以在驾驶无人驾驶车辆通过任何类型的道路时即时进行修正和调整，而不受外部因素的影响。边缘 AI 设备中的机器学习通常是实时实现的。
此外，与由标准 AI 驱动的设备相比，支持边缘 AI 的设备显示出更高的响应能力和性能水平。正如我们现在所知，边缘 AI 计算机在本地处理数据，从而消除了从基于云的基础设施来回发送数据的延迟。因此，端点性能更强，延迟最小。
