人工智能或AI正在成为我们生活中几乎每个方面的一个常见因素。
在过去，将AI投入工作需要巨大的服务器机房，大量的计算能力，以及不可避免的大量能源和IT资源的投入。现在，越来越多的任务由位于我们物理世界“边缘”的设备来完成。
边缘人工智能提供了一个有趣的未来!
WhateWinEurope的产品和营销负责人UriGuterman认为，edge AI将使AI在我们的世界中变得更加普遍，因为不需要将原始数据流发送回服务器进行分析。这也给视频监控行业带来了巨大的好处。
在这里，Guterman解释了这一现象背后的原因，并观察了人工智能在今天是如何使用的，以及这项技术在未来将如何发展。
可持续发展效益
与基于服务器的AI相比，边缘人工智能有几个优势。首先，传输回服务器的数据减少了，从而降低了带宽需求和成本。拥有成本降低，并且由于不需要维护大型服务器机房，因此可以获得重要的可持续性优势。也可以实现设备本身的节能，因为在本地执行人工智能任务所需的能量大大减少，而不是将数据发送回服务器。
成本高效益
与基于云计算的计算模式相比，边缘人工智能设备通常不需要支付定期订阅费用，从而避免了由此带来的价格上涨。专注于边缘设备还能让最终用户投资于自己的基础设施。
更大的可扩展性
使用edge人工智能的摄像机可以使视频安装更加灵活和可扩展，这对于希望分阶段部署项目的组织来说尤其有帮助。随着需求的发展，可以在系统中加入更多的AI摄像头和设备，而不需要终端用户从一开始就使用昂贵的GPU和大带宽的大型服务器。
提高操作性能和安全性。
由于视频分析发生在设备边缘，只需要通过网络发送元数据，这也提高了网络安全性，因为传输过程中没有敏感数据可供黑客拦截。处理在边缘完成，因此不需要通过网络发送原始数据或视频流。
由于分析是在本地设备上完成的，Edge AI消除了与云或服务器通信的延迟。响应速度更快，这意味着自动聚焦事件、授予访问权限或触发入侵警报等任务几乎可以实时发生。
此外，在设备上运行AI可以提高触发器的准确性，减少误报。通过使用深度学习的边缘人工智能，人员统计，占用率测量，队列管理等。可以高精度计算。这可以提高操作员的响应效率，并减少挫折感，因为他们不必响应误报。人工摄像机还可以在同一台设备上运行多个视频分析，这是另一个效率提升，意味着操作人员可以轻松部署人工智能来警告潜在的紧急情况或入侵，检测安全事件或跟踪嫌疑人。
视频质量改进
更重要的是，在边缘使用人工智能可以提高拍摄视频的质量。降噪可以在设备上本地执行。使用人工智能，可以专门减少感兴趣对象周围的噪声，例如在检测区域内移动的人。Bestshot等功能保证了操作者无需筛选大量镜头就能找到嫌疑人的最佳角度。相反，人工智能可以立即提供最佳镜头，帮助减少反应时间，加快事后调查。它还具有节省存储空间和带宽的额外好处，因为只有最好的照片才会被传输和存储。
基于人工智能的压缩技术也适用于人工智能检测和跟踪的物体和人的低压缩率，也适用于剩余视野的高压缩率——最大限度地降低了网络带宽和数据存储需求。
使用元数据
edge人工智能相机可以通过API(应用编程接口)向第三方软件提供元数据。这意味着系统集成商和技术合作伙伴可以将其作为人工智能分类的第一手段，然后使用自己的软件对分类对象进行额外的处理——为其增加另一层分析。
灵活性
在边缘使用人工智能不会出现单点故障。即使网络或云服务出现故障，人工智能也能继续运行。触发器仍然可以在本地操作，或发送到另一个设备，并在连接恢复时将记录和事件发送到后端。
人工智能几乎是在边缘设备上实时处理的，而不是流回服务器或远程云服务。这避免了对潜在的不稳定网络连接延迟的分析。
对安装者的好处
特别是对于安装人员来说，在安装过程中提供边缘人工智能可以帮助他们在市场中脱颖而出，并为许多不同的用例提供解决方案。对于没有时间或资源来手动设置视频分析的最终用户来说，开箱即用的解决方案非常有吸引力。
像WisenetX系列和P系列这样的人工智能摄像机直接开箱即可工作，不需要视频分析师对分析进行微调。安装人员不必花费宝贵的时间来配置复杂的服务器端软件。当然，这对培训时间和成本也有连锁的积极影响。
边缘人工智能提供了一个有趣的未来!
展望未来
展望未来，UriGuterman表示，边缘人工智能看起来很有前景。越来越多的制造商正在寻找拓宽AI相机分类的方法，甚至将AI相机作为一个平台，允许系统集成商和软件公司创建自己的AI应用程序在相机上运行。
它总结道:“现在，这绝对是一个值得最终用户和安装人员探索的领域，因为边缘人工智能有望带来巨大的效率、准确性和可持续性好处。”