受疫情、對更高效業務流程的需求以及物聯網（IoT）、5G和人工智能的關鍵進步的推動，對 邊緣計算?的需求比以往任何時候都高。在2021 5月的一次（VZX4）調查中，94%的受訪高管表示，他們的組織將在未來5年內實施邊緣計算。
Edge AI 是邊緣計算和人工智能的結合，是軟件定義業務的關鍵部分。從智能醫院和城市到無現金商店，再到自動駕駛汽車，所有這些都由運行在邊緣的人工智能應用程序提供動力。
用人工智能驅動的商業轉型處于邊緣，這只是一種轉型，這意味著它可能很復雜。無論您是在啟動第一個人工智能項目，還是在查看基礎設施藍圖和擴展，這五個步驟都將幫助您的 edge 人工智能項目取得成功。
1 .確定用例
在開始使用 edge AI 時，重要的是確定正確的用例，無論是為了提高運營效率、財務影響還是社會倡議。例如， 零售業萎縮是一個 1000 億美元的問題 可以通過機器學習和深度學習來緩解。即使減少 10% ，也意味著數十億的收入。
選擇使用 edge AI 入門的用例時，請考慮以下因素。
業務影響： 成功的人工智能項目必須對企業具有足夠高的價值，使其值得投入啟動所需的時間和資源。
Key stakeholders: 參與人工智能項目的團隊包括開發人員、 IT 、安全運營（ SECOP ）、合作伙伴、系統集成商、應用程序供應商等。盡早讓這些團隊參與進來，以獲得最佳結果。
成功標準： 在開始時定義最終目標，以確保項目不會因范圍擴展而偏離目標。
Timeframe: 人工智能需要時間，是一個迭代過程。識別對業務有長期影響的用例將確保解決方案在長期內仍然有價值。
2 .評估您的數據和應用要求
由于數十億傳感器位于邊緣位置，因此通常是一個數據豐富的環境。這一步需要了解什么樣的數據將用于訓練人工智能應用程序，以及推理，從而采取行動。
獲取帶標簽的數據可能會讓人望而生畏，但有辦法解決這個問題。
利用內部專業知識： 如果您試圖實現流程自動化，請使用手動執行任務的專家來標記數據。
合成數據： 當訓練數據有限或推理數據與原始數據集差異很大時，通常使用計算機模擬或算法生成的注釋信息。
Crowdsourced data: 利用受眾幫助標記大量數據對一些公司來說非常有效。例如開源數據集、社交媒體內容，甚至是根據客戶輸入收集信息的自助結賬機。
如果你擁有訓練或再訓練人工智能模型所需的數據量和質量，那么你可以進入下一步。
3 .了解邊緣基礎設施要求
在推出 edge AI 解決方案時，最重要、最昂貴的開支之一是基礎設施。與數據中心不同，邊緣計算基礎設施必須考慮性能、帶寬、延遲和安全性等其他因素。
首先，查看現有的基礎設施，了解哪些已經到位，哪些需要添加。以下是您的 edge AI 平臺需要考慮的一些基礎設施項目。
Sensors: 如今，大多數組織都依賴攝像頭作為主要的邊緣設備，但傳感器可以包括聊天機器人、雷達、激光雷達、溫度傳感器等。
考慮系統的性能限制，包括VX17的位置限制和應用限制。確定這些限制因素后，您就可以了解應用程序的性能要求。
Network: 聯網的主要考慮因素是您需要多快的響應才能使用例可行，或者需要多少數據，以及是否必須通過網絡傳輸實時數據。由于延遲和可靠性，在可能的情況下使用有線網絡，但在需要時可以選擇無線網絡。
Management: 邊緣計算為這些環境的管理帶來了獨特的挑戰。組織應考慮解決邊緣人工智能需求的解決方案，即可擴展性、性能、遠程管理、恢復力和安全性。
基礎設施直接連接到即時用例解決方案，但重要的是構建時要考慮可能部署在同一位置的其他用例。
4 .推出 edge AI 解決方案
在推出邊緣人工智能應用程序時，在邊緣測試人工智能應用程序對于確保成功至關重要。 edge AI 概念驗證（ POC ）通常部署在少數幾個地點，可能需要 3-12 個月的時間。
為了確保從 POC 順利過渡到生產，重要的是要考慮最終解決方案的外觀。以下是推出人工智能應用程序時需要考慮的一些事情。
按比例設計： POC 通常僅限于一個或幾個位置，但如果成功，它們必須擴展到數百甚至數千個位置。
Constrain scope: 人工智能應用程序會隨著時間的推移而改進。不同的用例將有不同的精度要求，這些要求可以在成功標準中定義。
為改變做準備： 邊緣人工智能有很多變量，這意味著即使是最好的計劃也會改變。確保在不影響定義的成功標準的情況下靈活地展開。
5 .慶祝你的成功
Edge AI 是一種轉型技術，可幫助企業提高體驗、速度和運營效率。許多組織都有 多邊緣用例 要推出，這就是為什么慶祝成功如此重要。強調成功的公司更有可能為未來的 edge AI 項目帶來興趣、支持和資金。
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