关于边缘机器学习的 11 个误区

您将学到的内容：

边缘人工智能数据在本地处理，这对于实时应用程序或低延迟至关重要的场景非常有利。
边缘 AI 的一个主要优势是提高了隐私和安全性；敏感信息保存在设备上，只有推论或元数据才会发送到云端。
TDK SensEI 的 AutoML 平台如何实现 AI 开发的民主化，以从传感器数据中获得可操作的见解

随着行业向数字化转型 (DX) 迈进，所需的关键要素之一是感知正在发生的事情的数据。随着工业物联网 (IIoT)、医疗物联网 (MIoT)、智能家居、智能可穿戴设备和其他智能设备的出现，一切都与传感器有关。

除了传感器之外，这些设备还集成了微控制器，用于在边缘执行本地人工智能 (AI)，以理解数据并提供可操作的见解，以及电池和连接以传输传感数据。随着这项技术的兴起，关于它的谬论和误解也开始出现。TDK SensEI 的 Michael Johnston 澄清了这一事实：

1. Edge ML 开发难度大，需要昂贵的工程资源。

过去，开发机器学习 (ML) 解决方案需要昂贵的工程资源——了解应用程序的领域专家和设计 ML 算法和模型的 AI 专家，这些算法和模型可以从数据中学习并做出可行的预测或决策。如今，像 AutoML 这样的自动化 ML 应用程序正在帮助企业在边缘构建和扩展 AI，使那些拥有领域专业知识但不具备 ML 专业知识的人能够快速高效地解决实际问题。

2. Edge ML 在强大且昂贵的硬件上运行。

Edge ML 在边缘设备上运行模型和算法，而不是依赖于基于云的服务器。虽然有时强大而昂贵的硬件对于数据密集型任务（例如图像识别、自然语言处理或视频处理）确实是必要的，但 tinyML 并不需要昂贵的硬件即可运行。事实上，tinyML 技术已经在全球低成本、低功耗的设备上运行。

3.Edge ML 仅适用于大型企业。

边缘机器学习技术正变得越来越便宜和普及，并且它在各种应用中都具有相关性和适用性。事实上，边缘机器学习可以根据特定需求进行定制，这对于可能有特殊需求或希望使其产品或服务与众不同的小型企业特别有用。特别是，医疗保健、农业、零售、智能家居和环境监测等行业已经使用边缘机器学习来改善其运营和效率。

4.Edge ML 实现起来太复杂。

虽然边缘 ML 确实涉及复杂的流程和技术，但重要的是要认识到它已经变得越来越易于用户实施。借助 TDK SensEI 的 AutoML 等工具，企业可以快速轻松地创建、部署和扩展边缘 ML 应用程序。

5.Edge ML不安全。

尽管在边缘机器学习的背景下确实存在安全问题，但这些问题并非无法克服。原始数据在传感器节点本地处理，而不是在云端处理。这意味着敏感的操作数据不会暴露给外界。

从任何边缘 ML 项目开始，安全性就应该成为一项基本考虑因素，并且需要持续保持警惕，以保持对数据、模型和设备的高水平保护。通过遵循最佳实践、利用安全的开发方法并随时了解最新的安全威胁和解决方案，可以设计和部署安全的边缘 ML 系统。

6.Edge ML 仅适用于某些行业。

虽然边缘机器学习在特定行业中具有特别强大的应用，但其潜力可以扩展到广泛的领域。边缘机器学习对于制造业的质量控制、预测性维护和流程优化很有价值。它能够实时分析来自生产线和设备的传感器数据，以识别缺陷或预测维护需求。

在医疗保健领域，智能可穿戴设备和各种其他医疗传感设备可用于远程患者监控、早期疾病检测和个性化治疗建议。此外，配备边缘机器学习功能的无人机和传感器可以为农民提供实时洞察，帮助优化作物管理、监测土壤状况和识别植物疾病。

7.Edge ML 价格昂贵。

边缘机器学习解决方案的成本正在呈指数级下降。尽管可能会有前期成本，但可以通过优化开发、硬件选择和运营效率来设计提供高投资回报的边缘机器学习系统。

如今，企业无需花费太多资金即可实施边缘 ML 解决方案。结合软件和硬件解决方案意味着企业可以快速创建和部署适用于各种用例的 ML 解决方案，而无需昂贵的嵌入式资源和复杂的部署。

8.Edge ML 不是必需的。

边缘 ML 是否必要取决于应用程序的具体要求和约束。并非每个用例都需要边缘 ML，但它在实时处理、数据隐私、离线操作、成本节省和适应性方面提供了宝贵的好处。随着技术的不断进步，边缘 ML 的使用可能会扩展，以解决更广泛的场景和挑战。

9. Edge ML 太新了。

边缘机器学习确实是机器学习领域中一个相对较新的范例。然而，它还远未起步。快速的发展、实际用例和行业支持表明，它已经成熟，并已为从工业加工生产线到牙刷等消费品等广泛行业的实际应用做好准备。该技术不断发展，预计将在未来发挥越来越重要的作用。

10.Edge ML 还不够成熟，无法供企业使用。

Edge ML 确实已经达到了适合各种企业应用的成熟度。它能够在本地处理数据、确保数据隐私并提供实时洞察，使其成为企业优化运营、增强决策能力并在各自行业中获得竞争优势的宝贵工具。

许多硬件和软件供应商（例如 TDK）都提供企业级边缘工业 ML 解决方案，旨在满足最苛刻的企业需求。

11.Edge ML 仅适用于特定应用程序。

边缘机器学习的多功能性使其能够应用于广泛的行业和应用场景，包括预测性维护、质量控制、需求预测、欺诈检测等。关键是要认识到边缘机器学习可以提供的独特需求和优势，并定制解决方案以有效满足这些要求。

近年来，边缘机器学习领域取得了显著的增长和成熟，打破了与其采用和应用相关的各种迷思。在我们进入数字化转型时代时，数据和传感器发挥着关键作用，使边缘机器学习成为各种行业和用例的关键技术。我们需要能够有效实现人工智能开发民主化的平台，使用户能够更有效地从传感器数据中获得可操作的见解。

关于作者

Michael Johnston 是 TDK SensEI 的营销总监。TDK SensEI 致力于开发集成平台，将多种 TDK 资产与我们生产发布的组件（包括传感器、电池和无源平台）的尖端技术无缝融合。通过利用 TDK 在创造更智能、更互联和可持续的解决方案方面 85 年的丰富创新经验，我们拥有独特的优势，可以在边缘提供突破性的 AI 和机器学习 (ML) 功能。

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