近期，美國網紅甲亢哥（IShowSpeed）的中國行，吸引了全球目光。在深圳的行程中，甲亢哥手持能實時翻譯138種語言的AI名片、在歡樂港灣與AI機器人斗舞、體驗無人機外賣……在深度感受了中國AI技術的蓬勃實力后，他忍不住大喊 “太瘋狂了”。
甲亢哥直播截圖 | 圖源：網絡
事實上，人工智能早已擺脫了昔日被調侃為“人工智障”的標簽。如今，它正憑借令人驚嘆的技術革新，深刻改寫著社會的發展軌跡。
在這股人工智能的浪潮中，一個顯著的趨勢正逐漸凸顯，那便是人們的關注點不再僅僅局限于強大的云端人工智能，端側AI開始嶄露頭角，并受到越來越多的重視。
云端困局與端側突圍
傳統上，人工智能主要依賴于云端強大的計算能力。在這種模式下，設備收集數據后上傳至云端，由云端的服務器進行復雜的計算和分析，再將結果返回給設備。然而，這種模式存在諸多局限。
一方面，數據上傳和下載過程中存在明顯的延遲，尤其在網絡不穩定的情況下，這種延遲可能會嚴重影響用戶體驗。例如在智能駕駛場景中，車輛需要實時對路況做出反應，哪怕是極短的延遲都可能導致嚴重后果。
另一方面，大量數據在云端和設備之間傳輸，不僅消耗大量的網絡帶寬，還帶來了潛在的數據安全風險。而端側AI的出現，很好地彌補了這些不足。
端側AI將部分或全部的人工智能計算任務放在設備本地進行，無需頻繁上傳數據到云端。這大大降低了延遲，提高了響應速度，同時也減少了對網絡帶寬的依賴。由于數據無需大量傳輸，在一定程度上保障了數據的安全性。
因此，AI的未來將演變為一種混合分布式模型，這種組合巧妙地利用了兩個系統的優勢：邊緣計算的高速和即時性，以及云計算的可擴展性和強大分析能力。
物聯網的“神經末梢”
端側AI著重聚焦于設備端的計算能力，與之類似，在物聯網領域，邊緣計算作為一種關鍵的分布式計算模式，同樣強調將數據處理工作靠近數據產生的源頭 —— 網絡邊緣來執行。
邊緣計算的核心目的在于，減少數據在設備與云端之間的長距離傳輸，從而顯著提升數據處理的時效性，并降低對網絡帶寬的消耗。在眾多支持端側邊緣計算的物聯網設備中，云里物里MG6 ?4G 藍牙云橋網關表現出色。
MG6具備強大的邊緣計算功能，其藍牙掃描功能十分靈活。它可以設置RSSI過濾，根據信號強度篩選有效數據，避免因弱信號干擾帶來的不準確信息。
同時，MAC地址過濾方式也能精準地識別和篩選特定設備的數據。此外，該網關還支持重復數據過濾，有效去除雜亂信息，使得收集到的數據更加準確。這一系列功能使得MG6在物聯網應用場景中，能夠高效地處理本地數據，為上層應用提供可靠的數據支持。
重構應用場景的技術革命
隨著物聯網設備數量的爆炸式增長，以及對數據處理實時性、安全性要求的不斷提高，邊緣計算將成為連接設備與云端的關鍵橋梁。
在具體應用場景中，邊緣計算具有諸多優勢。以智能家居系統為例，通過在家庭網關等設備上部署邊緣計算功能，各類智能家電產生的數據可以在本地進行初步處理和分析。比如智能攝像頭可以實時分析視頻流，僅在檢測到異常情況時才將關鍵信息上傳至云端，這樣既減少了數據傳輸量，又能及時發現潛在危險。
再如工業物聯網中，工廠內的各種傳感器數據通過端側邊緣計算設備處理，能夠快速對生產過程中的問題做出反應，實現設備的實時監控和優化，提高生產效率。
不僅如此，邊緣計算還將推動更多創新應用的出現，如智能醫療中的遠程實時診斷、智能物流中的精準配送調度等。可以預見的是，邊緣計算正以磅礴之勢，為各行業應用場景注入全新活力。
