在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，邊緣計算和人工智能（AI）的結(jié)合正成為推動行業(yè)創(chuàng)新的新引擎。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，傳統(tǒng)的云計算模式已無法滿足所有業(yè)務(wù)需求，邊緣計算應(yīng)運而生，它通過將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)從云端轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，即數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭，提供了更快的響應(yīng)時間和更低的延遲。市場研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測，到2027年，將有一半的關(guān)鍵企業(yè)應(yīng)用在邊緣運行，這一轉(zhuǎn)變預(yù)示著邊緣計算將成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要一環(huán)。
AI技術(shù)的應(yīng)用正從云端向邊緣下沉，這一趨勢受到成本、時效性和安全性等因素的推動。Gartner預(yù)計，到2026年，全球邊緣部署中將有50%包含AI技術(shù)。隨著生成式AI在各行業(yè)的應(yīng)用不斷落地，企業(yè)正積極利用大模型技術(shù)解決商業(yè)挑戰(zhàn)，推動創(chuàng)新成果的產(chǎn)生。盡管邊緣AI在數(shù)據(jù)處理和實時響應(yīng)方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，但在部署過程中仍面臨一系列挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括額外的成本投入、技術(shù)層面的復(fù)雜性以及邊緣應(yīng)用場景的多樣性與碎片化。企業(yè)需要在價值、質(zhì)量和成本之間做出權(quán)衡，同時解決“模型幻覺”問題，即AI模型在邊緣環(huán)境下可能因數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型訓(xùn)練不足或硬件限制等原因產(chǎn)生不準(zhǔn)確的輸出。
面對這些挑戰(zhàn)，英特爾采取多種策略以推動邊緣AI的規(guī)模化發(fā)展。一方面，英特爾多樣化的硬件產(chǎn)品組合能夠滿足不同應(yīng)用負(fù)載和場景需求；另一方面，開源開放平臺的提供加速了易用、可負(fù)擔(dān)的AI部署。英特爾提供的多樣化硬件產(chǎn)品組合和開源開放平臺，如OpenVINO™和oneAPI™，為開發(fā)者在英特爾平臺上優(yōu)化和部署AI應(yīng)用提供了支持。同時，以場景驅(qū)動的創(chuàng)新和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建也是推動邊緣AI發(fā)展的關(guān)鍵，英特爾也在與合作伙伴共同打造定制化的垂直行業(yè)AI解決方案，以滿足不同領(lǐng)域的特定需求。
隨著邊緣計算和AI技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)將能夠更有效地處理和分析數(shù)據(jù)，提高運營效率，創(chuàng)造新的商業(yè)價值。盡管存在挑戰(zhàn)，但通過行業(yè)參與者的共同努力，邊緣AI有望實現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入一個新的階段。這一進(jìn)程不僅需要技術(shù)創(chuàng)新，還需要跨行業(yè)合作和開放的生態(tài)系統(tǒng)，以確保技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和廣泛應(yīng)用。
