边缘计算：节约能耗，助力更环保、更智慧的解决方案

物联网（IoT）和人工智能（AI）正在改变产业和社会，将自动化在日常生活中变为可能，同时解锁在过去难以实现的理念和功能。边缘计算可以在产生数据的地方即时处理数据，而无须在远端的数据中心处理，提供更环保、更智慧的解决方案。

将AI移至边缘 

自21世纪初以来，传感器经历了非比寻常的发展。受益于物联网的诞生，可以连线通讯的智慧传感器无所不在。预计到2030年，因5G的广泛部署，物联网装置上数十亿传感器将负责30%的物联网数据流量。这将显著增加AI对于碳的影响。而由于其需要数据中心的运算资源来将数据转化为洞察力和行动力，因此IoT和AI应用程式过去通常都部署在云端。但随着应用程式数量增加，我们需要减低依赖耗电的云端运算。

边缘计算提供了一个解决方案。它涉及将部分储存和运算资源从数据中心移出，使其更靠近数据产生的地方。如此一来，应用程序和装置就能自行收集和分析数据。这种方法为消费性产品、建筑管理、工业预测性维护、自驾车等应用提供了进一步的创新，因此更为蓬勃发展。此外，边缘计算还能降低能源消耗、保护个人资料、减少延迟，并能在使用时做自主决策以及学习。

 “边缘AI”可以通过多种方式促进更聪明、更环保的产业发展

边缘计算正以多种方式帮助不同产业变得更为聪明和更环保。例如：

o 在工厂中的状态监控和预测性维护可以使操作更聪明、更节能。传感器定期更新机器的运作状态，以确定何时需要维修或更换某些零件。这降低了停机时间，确保机器能在最佳状态下运作。

o 边缘AI对于下一代协作机器人（cobots）也是至关重要的，这些机器人可与人类在同一空间运作以提升效率和确保安全。

o 智慧城市可以利用数百万个智慧传感器和物联网节点所组成的网络来改善监控、管理资源、协助市民，并利用自驾无人机和车辆改善物流。

o 让开车变得更安全、更环保和更多连接。安装在下一代汽车上的众多传感器需要本地AI来让车辆可以在潜在危及生命的情况迅速做出反应。此外，边缘AI可以用于优化电池管理系统，并调整车辆状态以适应驾驶者的习惯，确保能以节能的方式驾驶车辆。

o 将自动化导入农业可以协助提升生产力并降低环境影响。智慧农业的农耕车和机器将使用更少量的水、肥料和农药来促进永续策略。传感器结合边缘AI，可为不同植物分配适量的水或化学物质。

o 随着医疗和保健向个性化的方向发展，全天候监测和在家中享有医疗服务将是未来趋势。传感器和边缘AI在信息隐私管理亦扮演着关键角色。

上述范例都会产生大量来自传感器的数据，如果这些数据传送到云端处理将会消耗大量能源和占用带宽，同时还会产生数据保护和延迟的相关问题。采用边缘计算与人工智能提供了一种透过永续方式达到这些目标的方法。