隨着人工智能技術的不斷成熟，人工智能已經應用到多個領域。現如今，人工智能技術开始在邊緣側擴展，龐大的數據量需要快速有效地分析，這極大增強了對於邊緣計算的需求，邊緣計算的重要性因而逐漸凸顯。近日，清華大學發布的《人工智能芯片技術白皮書(2018)》提到，隨着人工智能應用生態的爆發，越來越多的人工智能應用开始在端設備上开發和部署。
清華發布《人工智能芯片技術白皮書(2018)》，邊緣計算正在崛起!
目前，人工智能的計算大多發生在數據中心，但是隨着技術的發展，與硬件緊密結合的嵌入式人工智能正受到越來越多的重視。物聯網擁有海量的終端設備，如果這些設備產生的數據都需要上傳雲端進行智能處理或者深度學習，將會對網絡帶寬帶來相當大的挑战。而邊緣計算的誕生，就解決了這個問題。
近日，北京未來芯片技術高精尖創新中心和清華大學微電子學研究所聯合主辦的“第三屆未來芯片論壇上，清華大學正式發布了《人工智能芯片技術白皮書(2018)》(簡稱《白皮書》)。《白皮書》中提到，隨着人工智能應用生態的爆發，越來越多的人工智能應用开始在端設備上开發和部署。智能手機是目前應用最廣泛的邊緣計算設備，手機行業巨頭例如蘋果、華爲、高通在內的手機芯片廠商相繼推出，或正在研發專門適應人工智能應用的芯片產品。
伴隨着人工智能的發展，智能終端產品不斷湧現，讓人們真切感受到了智能改變生活。人工智能作爲一種通用型技術，在自身發展的同時也推動着其他技術的發展，而其他相關技術的發展反過來又加速了人工智能的進步。而即將落地的5G就爲人工智能數據的傳送速度及質量提供了有效保證。盡管，人工智能現在已經取得了相當大的突破，但仍然面臨着許多挑战。特別是在物聯網時代，隨着智能終端產品的增長，大量數據通過有限的網絡連接傳輸至數據中心進行運算後，再傳回到設備端，這將導致額外的延時並浪費寶貴的帶寬。而現階段，就需要邊緣技術解決。
什么是邊緣計算？
邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網絡、計算、存儲、應用核心能力爲一體的开放平台，就近提供最近端服務。這樣能夠減少請求響應時間、減少網絡帶寬同時，保證數據的安全性。
那么，邊緣計算具有什么特點呢？
1、低延時：因爲邊緣計算靠近數據接收源頭，所以能夠實時獲取數據並對數據進行分析處理。
2、高效率：邊緣計算是相對於雲計算更靠近設備端，可以在邊緣節點處實現對數據的分析和處理，不需要等待數據傳輸的時間，所以效率會更高。
3、更安全：邊緣計算在獲取數據之後，可以對數據加密之後再進行傳輸，大大提升了數據的安全性。
4、緩解流量壓力：邊緣計算在進行雲端傳輸時通過邊緣節點進行一部分簡單數據處理，當面對大量數據時，可以通過壓縮算法，提取到有用信息之後再進行傳輸，這樣可以降低帶寬資源消耗。
邊緣計算實現智能互聯世界!
雖然邊緣計算有許多不同的使用場景，但是它的本質與人工智能、物聯網密切相關。目前，人工智能應用更多的是依靠雲端，邊緣計算則是將智能從雲端轉向邊緣。未來，如果沒有邊緣計算的支持，將會有很多應用可能都無法實現。例如：自動駕駛、遠程醫療以及智慧城市等。這些智能終端產品或解決方案，都是不允許超過數毫秒的時延，並對於抖動或時延變化極其敏感的。
在很多場景下，尤其是使用封閉式自動化操作來維護高可用性的場景，響應時間必須保證在幾十毫秒內，而這種條件如果沒有邊緣計算是無法達成的。例如：目前比較火熱的自動駕駛汽車對實時信息交互和數據傳輸、交互的延遲指標要求非常嚴格，萬一系統響應慢，輕則自動駕駛的體驗度將大幅降低，重則會發生交通事故。
因此，邊緣計算的重要性逐漸凸顯，在終端設備對部分數據進行分析處理，將有效解決網絡擁堵的問題，同時能提高系統運行效率。隨着邊緣計算的進步，本地設備的運算能力將不斷增強，使得人工智能算法能夠在離开雲計算的情況下正常運行。