# 第四章：边缘 AI 的论点
# 1. 导言
# 1.1. 章节宗旨
AI 正以前所未有的速度加速融入日常生活，重塑各行各业，重新定义人机交互。本章旨在探讨边缘 AI（Edge AI）在实现普适智能方面的变革潜力。通过研究硬件、优化技术和去中心化 AI 网络的发展，我们试图全面了解 Edge AI 如何克服中心化 AI 基础设施的局限性。我们的目标是说明如何让 AI 计算更接近数据源，从而彻底改变用户体验、自动执行日常决策，并解锁前所未有的新应用。
# 1.2. 推理计算和部署速度的必要性
在我们迈向无缝和普适 AI 的未来时，有两个关键资源至关重要：推理计算和部署速度。推理计算是指 AI 模型处理新数据并实时生成预测或行动所需的计算能力。部署速度是指如何快速地在需要的地方提供这些计算资源。
现有的 AI 基础设施严重依赖于距离终端用户数百英里之外的中心化数据中心，这带来了巨大的挑战。当数据必须进行长距离传输时，延迟问题就会因实时应用（如实时健康监测或自动驾驶汽车）的需求而变得非常紧迫。此外，随着越来越多的设备争相访问中心化资源，带宽限制和网络拥塞也会降低性能和用户体验。
Edge AI 通过将计算资源去中心化并使其更接近数据源（边缘设备本身）来应对这些挑战。通过在本地处理数据，边缘设备可以减少延迟、最大限度地减少带宽使用并提高效率。这种邻近性（proximity）实现了实时处理和决策，这对于要求即时响应的应用来说至关重要。
推理计算和部署速度的重要性因计算资源无缝集成到日常生活中的普适计算趋势而凸显。国际移动通信 2030（IMT-2030）框架概述了未来 6G 网络的优先事项，强调了 Edge AI 在实现这一愿景方面的重要性[660]。随着 AI 模型变得越来越复杂，并被集成到各种模式中，对快速高效推理计算的需求只会越来越大。
从本质上讲，让推理计算无所不在——随时随地都能使用——对于释放 AI 应用的全部潜力至关重要。这种转变将使普通对话模型发展成为能够细致入微地理解他人的虚拟助手，将健康应用转变为实时应急响应器，并将学习工具转变为适应个人能力的个性化辅导员。
# 1.3. 章节概述
本章旨在全面探讨 Edge AI 在塑造未来技术和社会中的作用。涉及的主题包括：
- **对普适 Edge AI 的需求：**分析当前 AI 基础设施的局限性，以及 Edge AI 如何提供解决方案来克服与延迟、带宽和可扩展性相关的问题。
- Edge AI 硬件和技术的进步： 回顾硬件方面的最新发展，如支持设备上大语言模型（LLM）的高通骁龙处理器和英伟达的 AI-on-5G 平台，以及模型压缩、知识提炼和剪枝等优化技术，这些技术使 Edge AI 在资源较少的设备上变得可行。
- 去中心化 AI 网络和跨平台训练： 探讨去中心化网络如何在各种设备之间分配计算任务，从而减少延迟并提高性能。讨论跨平台训练引擎，使 AI 模型能够在不同的硬件环境中进行开发和微调，确保自适应和可扩展性。
- **Edge AI 带来的基础应用：**深入了解 Edge AI 带来的突破性应用，包括：
- 超个性化学习助手： 可自动翻译专业术语的浏览器，以及可根据用户现有知识帮助其提高技能的学习规划器。
- 即时自动客服：共情 AI 代理提供即时、个性化的客户支持，无需长时间等待。
- 感官增强和替代： 增强或替代人类感官的可穿戴设备，例如为视障人士提供实时环境分析的眼镜。
- 沉浸式数字孪生： 实时更新物理环境的高保真虚拟复制品，融合物理和数字元素。
- **AI 精准农业：**自动化农场采用无人机和机器人执行精准任务，优化粮食生产。
- 无缝脑机接口： 将大脑与在边缘硬件上运行的 AI 连接起来的神经接口，模糊人类思维与机器之间的界限。
- **配备车载 Edge AI 的自动驾驶汽车：**配备功能强大的车载 AI 系统的汽车可在本地处理传感器数据，以提高安全性和可靠性。
- 蜂巢思维和 AI 协作体： 由一群人和 AI 组成的集体智能，共同应对复杂的挑战。
- 情感 AI 伙伴： 逼真的 AI 角色具有自然语言能力，能与人类建立丰富的关系。
- AI 生成的口袋宇宙： 由 Edge AI 实时生成和更新的超逼真虚拟世界。
- **大型多人混合现实：**由 Edge AI 驱动，在物理世界上叠加持久的增强现实（AR）世界。
- 超本地化天气控制： 通过高分辨率传感器网络和 Edge AI ，实现精确的本地化天气预报和干预。
- 自适应智慧城市： 具有 Edge AI 的城市，可实时管理交通、公用事业和安全。
- AI 辅助创作工具： Edge AI 作为创意 Copilot，与用户合作开展艺术创作。
- AI 驱动的个人买家： 随时随地的个人买家学习用户偏好，提供定制化购物体验。
- 个性化健康监测和早期疾病检测： 使用 Edge AI 的可穿戴设备可持续监测生命体征并预测潜在的健康问题。
- 挑战与伦理考虑： 讨论与在边缘部署 AI 相关的技术挑战、隐私问题和伦理影响，包括资源限制、数据安全以及对就业和社会的影响。
- 未来趋势和研究方向： 洞察将影响下一代 Edge AI 的新兴技术和研究领域，如硬件的进步、与 5G/6G 网络的集成以及开放式研究挑战。
- 结论： 总结讨论的要点，强调 Edge AI 的变革潜力，并概述将其融入生活各个方面的未来之路。
# 2. 普适 AI 的必要性
# 2.1. 当前 AI 基础设施的局限性
# 2.1.1. 带宽和延迟限制
当前 AI 基础设施主要依赖基于云的数据中心，而这些数据中心往往远离终端用户。这种物理距离带来了巨大的带宽和延迟挑战。实时视频处理、增强现实和互动游戏等高带宽应用需要在设备和服务器之间快速传输数据。当数据需要长距离传输时，延迟——用户操作与系统响应之间的延迟——就会大幅增加。对于自动驾驶汽车或应急响应系统等要求即时响应的应用来说，即使是毫秒级的延迟也可能至关重要。
此外，边缘设备产生的数据量不断增加，加剧了带宽限制。随着设备变得越来越复杂、数据愈加密集，网络资源的压力也随之加剧。这种拥塞会导致响应时间变慢和服务质量下降，阻碍需要实时处理的 AI 应用的性能。
# 2.1.2. 依赖中心化数据中心
中心化数据中心一直是 AI 处理和存储的基石，为复杂任务提供必要的计算能力。然而，这种中心化方法有其固有的局限性。对远程服务器的依赖意味着网络故障、维护停机或物理损坏等任何中断都可能导致跨地区用户的 AI 服务无法使用。此外，随着支持 AI 的设备数量呈指数级增长，中心化数据中心很难进行相应的扩展。这种依赖性也引发了人们对数据隐私和安全的担忧，因为敏感信息必须在中心化服务器传输和存储，从而增加了数据泄露的风险。
# 2.1.3. 拥堵和效率问题
随着数十亿台设备连接到互联网，网络拥堵已成为一个重大问题。中心化基础设施通过有限的通道输送大量数据存在瓶颈。由于需要更强大的网络设备和基础设施，这种拥堵不仅会降低性能，还会增加运营成本。能源效率是另一个令人担忧的问题；长距离传输大量数据会消耗大量能源，造成更大的碳足迹。中心化系统固有的低效阻碍了 AI 应用的可扩展性和可持续性。
# 2.2. 普适计算的愿景
# 2.2.1. 定义和重要性
普适计算（ubiquitous computing，又称 pervasive computing），其设想的世界是将计算资源无缝集成到日常生活中，让人们随时随地都能使用。在这种模式下，技术成为无形的助手，在没有明确交互的情况下增强人类的能力。设备和系统自主地进行通信和协作，提供个性化和情境感知服务。普适计算的重要性在于它有可能改变我们的生活和工作方式，使技术更直观、更能满足人类的需求。
# 2.2.2. Edge AI 是普适计算的催化剂
Edge AI 是实现普适计算愿景的关键催化剂。通过使计算能力更接近数据源，边缘设备可以在本地处理信息，从而实现实时分析和决策。这种邻近性减少了延迟和带宽使用，解决了中心化基础设施的局限性。 Edge AI 为设备赋予了智能，使其能够独立于持续的云连接运行。这种自主性对于需要即时响应或在网络访问受限的环境中运行的应用至关重要。
此外，在边缘处理数据可最大限度地减少敏感信息在网络上的传输，从而提高隐私和安全性。用户可以更好地控制自己的数据，企业也可以降低中心化数据存储带来的风险。因此， Edge AI 有助于开发高效、可扩展且符合普适计算原则的创新应用。
# 2.2.3. IMT-2030 框架和 6G 网络
国际移动通信 2030（IMT-2030）框架概述了移动网络（通常称为 6G）未来发展的愿景和目标。该框架的一个关键优先事项是在网络边缘集成 AI 功能，以支持普适计算需求 [660]。6G 网络有望提供超低延迟、高可靠性和海量连接，实现实时全息通信、沉浸式虚拟现实和高级机器人技术等新应用。
Edge AI 有助于实现 IMT-2030 框架提出的目标。通过将计算任务去中心化，边缘计算减轻了网络基础设施和中心化数据中心的负担。这种去中心化对于处理 6G 网络预期的海量数据吞吐量至关重要。此外，Edge AI 还能增强服务的适应性和响应能力，实现动态资源分配，提高终端用户的体验质量。
Edge AI 与 6G 网络的整合支持开发可在不同环境中高效运行的智能、情境感知应用。这种协同作用加速了向普适计算过渡，在这种计算中，无缝连接和智能处理是常态而非例外。
# 3. Edge AI 硬件和技术的进步
# 3.1. 当前 AI 基础设施的局限性
# 3.1.1. 用于车载 LLM 的高通骁龙处理器
移动处理器的快速发展极大地影响了在边缘终端上直接运行复杂 AI 模型的可行性。高通骁龙系列处理器一直走在前沿，支持在设备上部署大语言模型（LLM）。最新的骁龙处理器集成了专用的 AI 引擎，旨在加速机器学习任务，使智能手机和平板电脑无需依赖云服务即可运行复杂的 AI 应用。
这些处理器支持 BERT 和 GPT 变体等模型的设备推理，可直接在设备上实现自然语言理解、语音识别和上下文感知等功能 [661]。通过本地处理数据，这些设备降低了延迟，通过在设备上保留数据提高了隐私性，并提供了虚拟助手和个性化用户体验等应用所必需的实时响应能力。
高通将 LLM 引入边缘终端的举措是向普适 AI 迈出的重要一步。它使开发者能够创建即使在连接有限或没有连接的环境中也能无缝运行的应用程序，确保性能和用户体验的一致性。
# 3.1.2. NVIDIA 5G AI 平台
英伟达推出了 AI-on-5G平台，该平台将 AI 计算与 5G 连接整合在一起，提供高性能边缘计算解决方案。该平台将英伟达的 EGX 边缘计算硬件与 5G 虚拟无线接入网络（vRAN）相结合，使企业能够通过 5G 网络高效地部署 AI 应用[662]。
AI-on-5G 平台支持一系列 AI 工作负载，包括计算机视觉、自然语言处理和生成式 AI ，在边缘提供实时推理能力。通过利用 5G 的低延迟和高带宽特性，该平台可支持自主机器人、智能工厂和沉浸式 AR/VR 体验等应用。 AI 与 5G 的融合加快了数据处理和决策速度，这对时间敏感型应用至关重要。
NVIDIA 平台满足了人们对边缘计算解决方案日益增长的需求，能够处理物联网设备产生的越来越多的数据。它提供了一个可扩展的灵活基础架构，能够适应从电信到制造等各种行业的需求。
# 3.2. Edge AI 的优化技术
为了使高级 AI 模型在资源受限的边缘设备上可行，人们开发了各种优化技术。这些技术的重点是在保持性能的同时，减少模型大小、计算要求和能耗。
# 3.2.1. 模型压缩
模型压缩包括缩小 AI 模型的大小，以适应边缘设备有限的存储和内存容量。权重量化等技术可将模型参数从高精度浮点表示转换为 8 位整数等低精度格式，从而大幅减少模型大小和计算开销 [663]。
另一种方法是模型剪枝，即从网络中删除多余或意义不大的权重和神经元。这就减少了推理过程中所需的参数和计算量，使边缘设备的处理速度更快，能耗更低。
压缩技术对于在计算资源有限的智能手机、可穿戴设备和物联网传感器等设备上部署深度学习模型至关重要。通过压缩模型而不损失大量准确性，开发人员可以为更多设备带来高级 AI 功能。
# 3.2.2. 知识蒸馏
知识蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）所学知识传授给小型简单模型（学生模型）的技术。学生模型经过训练，可以复制教师模型的输出，以适合边缘部署的更紧凑的形式获取其性能 [664]。
这种方法允许开发人员利用大型模型的功能，同时部署轻量级版本，这些版本的效率足以在边缘设备上进行实时推理。DistilBERT 就是一个提炼模型的例子，它保留了 BERT 的大部分性能，同时体积更小、速度更快 [665]。
知识蒸馏弥补了高性能模型需求与边缘硬件限制之间的差距。在计算资源受限的环境中，它能够部署复杂的 AI 功能。
# 3.2.3. 剪枝和稀疏表示
剪枝技术包括去除神经网络中不必要的连接和神经元，从而获得计算效率更高的稀疏表征。结构化剪枝去除整个神经元或过滤器，而非结构化剪枝则去除单个权重。稀疏模型需要专门的硬件或库来利用稀疏性提高计算效率[666]。
最新的技术已经可以在边缘设备上部署稀疏模型。例如，PockEngine 框架能在资源受限的环境中对模型进行稀疏、高效的微调，使其适用于边缘应用 [667]。PockEngine 利用稀疏性减少内存占用和计算负荷，使复杂的模型可以在资源有限的设备上运行。
剪枝和稀疏表示对于扩展边缘设备的功能至关重要。它们允许部署 AI 模型，否则这些模型将过于庞大或资源密集，从而支持更广泛的应用和服务。
# 3.3. 实现实时 AI 体验
高级硬件和优化技术的结合为实时 AI 体验铺平了道路，而这在以前的边缘设备上是无法实现的。
# 3.3.1. 语音助手和增强现实技术
Edge AI 使语音助手能够在本地处理语音识别和自然语言理解，无需云连接即可提供即时响应。由于用户数据无需通过网络传输，这就减少了延迟并提高了私密性[668]。设备上的处理即使在离线情况下也能持续运行，从而提高了可靠性。
在增强现实（AR）中，边缘计算可实现视觉数据的实时处理，以最小的延迟将数字信息叠加到物理世界上。这对于导航辅助、游戏和工业维护等应用至关重要，因为及时准确的信息可以提升用户体验和工作效率。
例如，由 Edge AI 驱动的 AR 眼镜可以实时分析环境，为用户提供上下文信息、物体识别和导航提示。这种即时性和响应速度对于身临其境的体验至关重要。
# 3.3.2. 个性化推荐
通过本地处理用户数据， Edge AI 可以实时生成个性化建议，而不会泄露隐私。可穿戴设备可以分析生物识别数据，根据用户当前状态提供健康和健身建议 [669]。
零售应用可以利用 Edge AI 分析顾客在店内的行为，提供个性化的促销活动，提升购物体验。智能冰箱和家庭助理可以根据用户的偏好和消费模式，推荐膳食计划或购物清单。
Edge AI 使这些个性化服务无需依赖持续的云连接即可高效运行，从而确保更快的响应时间和更高的用户满意度。
# 3.3.3. 连接性能与可访问性
Edge AI 技术弥补了高性能 AI 应用与用户可访问性之间的差距。通过在日常设备上实现复杂的计算，用户无需昂贵的硬件或持续的互联网连接，就能使用高级 AI 功能。
AI 的这种民主化为基础设施有限地区的用户赋权，使他们能够从教育、医疗保健和其他关键领域的 AI 进步中受益。教育应用程序可以提供个性化的学习体验，而健康监测设备则可以提供实时诊断。
此外，Edge AI 使 AI 应用更具包容性和广泛性，从而缩小了数字鸿沟。它支持开发满足不同需求的应用，提高整体生活质量。
# 4. 去中心化 AI 网络和跨平台训练
# 4.1. 去中心化 AI 推理网络
# 4.1.1. 概念和优势
去中心化 AI 推理网络涉及将 AI 计算任务分配给众多边缘设备，而不是完全依赖于中心化云服务器。在这种架构中，每个设备都在本地处理数据，并在必要时与其他设备或中心化服务器共享见解或更新[670]。这种模式的转变有几个显著优点：
- 减少延迟： 本地处理最大程度地减少了数据传输到远端服务器的时间延迟，从而实现了对自动驾驶和紧急服务等应用至关重要的实时响应。
- 带宽效率： 通过在源头处理数据，可减少网络传输的数据量，从而缓解拥堵并降低运营成本 [671]。
- 加强隐私保护： 敏感数据可在本地处理，无需通过可能不安全的网络传输，从而减少了对隐私的担忧，并符合数据保护法规。
- 可扩展性： 将计算工作量分配到众多设备上，使系统能够处理不断增加的数据量，而不会使任何单个节点或中心化服务器负担过重。
去中心化推理赋予设备更大的自主权，使 AI 服务更强大、更易获取，尤其是在连接有限的地区。
# 4.1.2. 通过本地处理减少延迟
延迟是影响 AI 应用性能和用户体验的关键因素。在去中心化网络中，边缘设备在靠近数据源的地方执行计算，大大缩短了处理和响应信息的时间 [672]。这种本地处理对时间敏感型应用尤为重要：
- 自动驾驶汽车： 实时传感器数据处理对于做出即时驾驶决策至关重要。本地推理可避免可能危及生命的延迟 [673]。
- 工业自动化： 机械和机器人需要即时反馈回路才能安全高效地运行。边缘处理可确保将控制系统的延迟降至最低。
- 医疗监控： 跟踪生命体征的可穿戴设备可在发现异常时立即向用户或医疗专业人员发出警报，以便及时采取干预措施 [674]。
通过减少延迟，去中心化 AI 网络可提高 AI 应用在各个领域的有效性，提供更流畅、响应更迅速的用户体验。
# 4.2. 跨平台 AI 训练引擎
# 4.2.1. 概念和优势
跨平台 AI 训练引擎是一种框架，可以在不同的硬件平台和操作系统上开发、训练和部署 AI 模型[675]。这些引擎抽象了底层硬件的复杂性，为开发人员提供了统一的界面。其优势包括：
- 适应性强： 从功能强大的服务器到资源有限的边缘设备，模型都能针对不同设备轻松移植和优化。
- 效率： 跨平台引擎可根据每台设备的具体功能定制计算工作量，从而提高性能和能效。
- 可扩展性： 开发人员可以广泛部署 AI 解决方案，无需为每个平台重写代码，从而加快产品上市速度。
此类框架的例子包括 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 和 ONNX Runtime，它们有助于在各种设备上无缝部署模型[676][677][678]。
# 4.2.2. 通过本地处理减少延迟
跨平台 AI 训练引擎不仅支持推理，还能直接在边缘设备上对模型进行训练和微调 [679]。这种能力对于以下方面至关重要：
- 个性化： 设备可根据本地用户数据调整模型，在不损害隐私的情况下提供更加个性化的服务。
- 持续学习： 边缘设备可根据新数据更新模型，从而逐步提高性能。
- 离线操作： 本地培训允许设备在没有网络连接的情况下运行和改进。
通过促进设备上的训练和推理，跨平台引擎减少了对中心化基础设施的依赖，提高了 AI 应用的适应性。
# 4.3. 减少对中心化云提供商的依赖
# 4.3.1. 加强隐私和安全
依赖中心化云提供商会引发对数据隐私和安全的担忧。通过网络传输敏感信息可能会被截获或泄露。去中心化的 AI 网络和设备上的处理可通过保持数据本地化来降低这些风险[680]：
- 数据主权： 用户可保持对其数据的控制，遵守 GDPR 等法规并提高信任度。
- 减少攻击面： 限制数据传输可减少针对传输中或中央服务器上静止数据的网络攻击机会。
- 安全处理： 边缘设备可实施硬件级安全措施，如安全飞地，在处理过程中保护数据。
通过加强隐私和安全，中心化 AI 增强了用户信心，并满足了监管要求。
# 4.3.2. 增强用户控制数据的能力
去中心化架构赋予用户对其数据及其使用方式的更大控制权，从而增强了用户的能力[681]：
- 透明度： 用户可以更轻松地了解和管理在其设备上收集和处理的数据。
- 权限管理： 本地控制允许用户授予或撤销权限，而无需依赖外部实体。
- 个性化体验： 用户可以根据自己的喜好定制 AI 服务，从而提高满意度和参与度。
这种赋权符合自主和尊重个人权利的道德原则，促进了一种更加以用户为中心的 AI 开发方法。
# 5. Edge AI 将不必要的选择自动化
# 5.1. 认知卸载概念
认知卸载是指个人使用外部工具或设备来减少某些任务或决策过程所需的脑力劳动的过程[682]。这种做法允许人们将常规或复杂的任务委托给外部辅助工具，如使用计算器进行运算或在智能手机上设置提醒，从而节省认知资源。随着数字技术的出现，认知卸载变得越来越普遍，使人们能够管理超负荷的信息并提高工作效率。
将 AI 整合到日常设备中扩大了认知卸载的潜力。AI 系统可以从用户行为中学习、预测需求并自动做出决策，从而进一步减轻个人的认知负担。这种转变可以让人们专注于高阶思维、创造力以及需要人类判断力和情商的任务。
# 5.2. Edge AI 在简化日常决策中的作用
Edge AI 将智能处理能力直接带到用户环境中，在推进认知卸载方面发挥着关键作用。通过在智能手机、可穿戴设备和智能家居系统等边缘设备上运行，AI 可以提供实时协助和自动化，而不会产生与云计算相关的延迟或隐私问题 [683]。
**智能个人助理：**Edge AI 使个人助理能够进行本地操作，了解用户偏好和上下文，从而自动执行日常任务。例如，安排约会、发送自动回复和管理待办事项清单都无需用户干预[684]。随着时间的推移，这些助手可以学习用户的习惯，主动提供建议并无缝处理任务。
**家庭自动化系统：**配备 Edge AI 的智能家居可根据用户模式和环境条件自主控制照明、温度、安全和电器 [685]。通过学习用户行为，这些系统可以优化能源消耗，提高舒适度，而无需人工调整。
**健康与保健管理：**利用 Edge AI 的可穿戴设备可以实时监测生命体征、身体活动和睡眠模式 [686]。它们可以提供个性化的健康建议，提醒用户注意潜在的健康问题，甚至在必要时自动做出应急反应。通过持续分析本地数据，这些设备可以在保护用户隐私的同时提供即时见解。
**汽车应用：**汽车中的 Edge AI 可以辅助导航、监测驾驶员疲劳程度，并根据偏好和条件调整驾驶设置[687]。通过实现这些方面的自动化，驾驶员可以将更多精力放在道路上，减少对辅助任务的关注，从而提高安全性和便利性。
财务管理： Edge AI 可以通过分析消费习惯和财务目标，自动进行预算编制、账单支付和投资决策[688]。用户会收到符合其财务目标的定制建议和自动操作，从而减少了持续监控的需要。
通过将常规决策和任务自动化， Edge AI 减轻了个人的脑力劳动负担。日常生活的简化使用户能够将认知资源分配给更有意义的活动，如个人发展、人际关系和创造性努力。
# 5.3. 对生活方式和生产力的影响
通过 Edge AI 将不必要的选择自动化，对生活方式和工作效率都有重大影响：
- 提高效率： 日常任务自动化可节省时间，减少与人工操作相关的错误 [689]。用户可以用更少的时间完成更多的任务，从而提高个人和专业领域的整体效率。
- **提高决策质量：**Edge AI 系统可以处理海量数据，识别人类可能忽略的模式。通过提供数据驱动的建议，它们可以提高健康、金融和时间管理等领域的决策质量[690]。
- **减轻认知负荷：**将决策权交给 AI 可减少人在面对选择时可能出现的心理疲劳和决策瘫痪[691]。认知负荷的减轻有助于改善心理健康和幸福感。
- **个性化：**Edge AI 可根据个人喜好定制体验，提供个性化的内容、建议和互动[692]。这种定制可提高用户满意度和参与度。
- **可访问性：**任务自动化能让残障人士或技术能力有限的人更容易使用技术。语音助手和智能设备可以简化复杂的操作，促进包容性[693]。
不过，依赖Edge AI 进行决策也会带来一些问题：
- **过度依赖和技能退化：**过度依赖 AI 可能会导致批判性思维和解决问题的技能下降，因为个人在独立做出决定方面变得越来越不熟练[694]。
- **隐私和安全风险：**虽然 Edge AI 可在本地处理数据，但如果设备遭到破坏，个人信息的收集和存储仍会带来隐私风险[695]。确保采取强有力的安全措施至关重要。
- **伦理影响：**自动做出决定涉及到自主权、同意和 AI 算法中可能存在的偏见等伦理问题。 AI 系统设计必须优先考虑透明度和公平性[696]。
- **经济影响：**自动化可能会影响依赖常规任务行业的就业，因此必须重视技能再培训和适应新的工作角色 [697]。
总之，Edge AI 能够自动执行不必要的选择，这为提高生活方式和生产力带来了巨大好处。通过深思熟虑地应对相关挑战，社会可以利用这项技术提高生活质量，同时促进个人成长和福祉。
# 6. Edge AI 带来的基础应用
# 6.1. 超个性化学习助手
# 6.1.1. 实时知识翻译
Edge AI 推动了超个性化学习助手的发展，它们可以将复杂的技术术语实时翻译成与用户现有知识库相一致的语言[698]。通过在设备上本地处理数据，这些助手可以根据学习者的熟练程度即时调整教育内容，而不会出现云处理所带来的延迟。例如，学习高级物理的学生可以收到将新概念与他们对数学的理解联系起来的解释，从而使学习更直观、更有效。这个想法最初是由 Sven Wellmann (opens new window) (Polychain)提出的。
# 6.1.2. 自适应学习规划器
自适应学习规划器利用 Edge AI 实时分析用户的学习模式、优势和劣势[699]。通过持续监控学习进度，它们可以调整课程、推荐相关资源并设定个性化目标。对个人学习数据进行本地处理可增强隐私保护，同时实现量身定制的教育体验，以适应用户在不同科目上能力的变化。
# 6.2. 实时自动客服
# 6.2.1. 共情 AI 代理
Edge AI 有助于创建共情客服代理，他们能够以人类的共情心理解和应对客户的情绪和关切[700]。这些代理可以分析声调、语言的细微差别以及本地的上下文线索，从而提供个性化支持。通过边缘操作，它们可以缩短响应时间并提高数据安全性，从而实现更令人满意的客户互动。
# 6.2.2. 缩短等待时间
传统的客服往往需要长时间的等待周期，从而导致客户不满。Edge AI 代理可以直接在用户设备或本地服务器上处理请求，从而即时处理咨询[701]。这种即时响应能力无需排队，可为客户提供及时帮助，并解放人工客服，使其处理更复杂的问题。
# 6.3. 感官增强和替代
# 6.3.1. 可穿戴 Edge AI 设备
配备 Edge AI 的可穿戴设备可以增强或替代人的感官，提供新的无障碍环境和互动[702]。例如，为视障人士设计的智能眼镜可以解读视觉信息，并将其实时转换为音频描述。通过在设备上处理数据，这些可穿戴设备可以维护用户隐私，并在不依赖持续互联网连接的情况下有效发挥作用。
# 6.3.2. 增强人类感官
除了帮助残疾人， Edge AI 可穿戴设备还能增强正常的感官体验 [703]。设备可以放大嘈杂环境中的听力，增强弱光条件下的视觉，或在虚拟现实应用中提供触觉反馈。这种感官增强为人机交互和沉浸式体验开辟了新的可能。
# 6.4. 沉浸式数字孪生
# 6.4.1. 实时物联网（IoT）集成
Edge AI 能够创建沉浸式数字孪生——物理环境的虚拟复制品，根据物联网传感器的数据实时更新[704]。通过在本地处理传感器数据，这些数字孪生可以提供最新而又准确的显示，而不会出现云处理的延迟。用户可以通过增强现实（AR）或虚拟现实（VR）界面与这些环境互动，进行模拟、培训或监控。
# 6.4.2. 智能家居与城市中的应用
在智能家居中，数字孪生可以让居民通过交互式虚拟模型直观地了解和控制照明、供暖和安防等家居系统[705]。在城市规划中，城市可以利用数字孪生来模拟交通流量、基础设施发展和环境影响，从而促进数据驱动的决策和高效的资源管理[706]。
# 6.5. 利用 AI 实现精准农业
# 6.5.1. 农用无人机和机器人
Edge AI 为无人机和机器人系统赋能，使其能够执行精准农业任务，如定向灌溉、施肥和病虫害防治 [707]。通过分析来自土壤传感器和本地天气条件的数据，这些系统可以优化资源利用，提高作物产量。实时处理可确保根据不断变化的环境因素及时做出调整。
# 6.5.2. 自动化高效食品生产
Edge AI 可对垂直农场和温室的农业流程进行自动监控和管理[708]。系统可以高精度地控制光照、温度和营养输送，最大限度地提高生长率并节约资源。持续的本地数据分析可实现即时调整，从而提高粮食生产的效率和可持续性。
# 6.6. 无缝脑机接口
# 6.6.1. Edge AI 支持的神经接口
Edge AI 促进了脑机接口（BCI）的发展，这种接口可将神经信号转化为设备指令[709]。通过在本地处理神经数据，BCI 可以在低延迟的情况下运行，提供用户大脑与外部系统之间的实时交互。其应用包括控制假肢、与语言障碍者交流以及与虚拟环境互动。
# 6.6.2. 思维与机器的融合
Edge AI 与生物识别技术的融合模糊了人类认知与机器处理之间的界限[710]。用户可以体验到与技术的无缝交互，仅通过思维就能访问信息或控制设备。这种人类思维与机器的融合开辟了人类能力和个性化计算体验的新领域。
# 6.7. 配备车载 Edge AI 的自动驾驶汽车
# 6.7.1. 本地传感器数据处理
自动驾驶汽车依靠 Edge AI 直接在车内处理大量传感器数据，包括激光雷达、雷达和摄像头[711]。本地处理可实现对安全导航、避障和遵守交通法规至关重要的实时决策。通过减少对外部网络的依赖，车辆即使在连接不畅的地区也能保持功能。
# 6.7.2. 提高安全性和可靠性
Edge AI 通过提供无延迟的稳定性能，提高了自动驾驶汽车的安全性和可靠性[712]。即时处理环境数据可以对动态路况做出快速反应，降低事故风险。此外，还可实施冗余系统，确保在硬件故障情况下持续运行。
# 6.8. 蜂巢思维和 AI 协作组织
# 6.8.1. 集体智慧网络
Edge AI 能够形成集体智能网络，多个设备和 AI 代理协作解决复杂问题[713]。通过共享洞察力和本地处理任务，这些网络可以应对超出单个系统能力的挑战。应用范围从协调灾难响应到大规模环境监测。
# 6.8.2. 解决复杂的全球挑战
Edge AI 协作网络可以解决气候变化、资源管理和疾病爆发等全球性问题[714]。通过汇聚来自分布式来源的数据和处理能力，这些网络可促进综合分析和协调行动，利用集体智能实现更大的利益。
# 6.9. AI 情感伴侣
# 6.9.1. 逼真的 AI 角色
Edge AI 可以创建逼真的 AI 伴侣，以自然和情感智能的方式与用户互动[715]。通过在本地处理面部表情、语言模式和上下文线索，这些伴侣可提供随时间推移而不断调整的个性化互动。其应用包括治疗支持、老人陪伴和教育辅导。
# 6.9.2. 建立长期关系
情感 AI 伴侣可以通过学习过去的互动和发展自己的个性，与用户建立长期关系[716]。边缘处理可确保个人数据的安全，促进信任和更深层次的互动。这些伴侣可以提供持续的支持，增强心理健康和社会联系。
# 6.10. AI 生成的口袋宇宙
# 6.10.1. 创建实时虚拟世界
Edge AI 能够生成个性化的虚拟环境或「口袋宇宙」，用户可以实时探索和操控[717]。通过在本地处理用户输入和环境数据，这些虚拟世界可根据个人喜好提供沉浸式体验。应用领域包括游戏、虚拟旅游和创意表达。
# 6.10.2. 探索和操纵环境
用户可以通过 AR 和 VR 设备与 AI 生成的世界互动，改变景观、创建对象并与他人分享体验 [718]。Edge AI 可提供复杂模拟所需的计算能力，而无需依赖外部服务器，从而提高了响应速度和个性化程度。
# 6.11. 大型多人混合现实技术
# 6.11.1. 持续性 AR 世界
Edge AI 支持持久的增强现实世界，多个用户可以与叠加在物理环境上的数字内容进行交互[719]。通过本地处理数据，这些体验的响应速度更快，并能在连接有限的区域发挥作用。应用领域包括协作式工作空间、社交平台和互动娱乐。
# 6.11.2. 分享经验与合作
大型多人混合现实允许用户在共享空间中合作开展项目、玩游戏或参加虚拟活动 [720]。Edge AI 可确保同步和实时互动，增强临场感和社区感。
# 6.12. 超本地天气控制
# 6.12.1. 精确天气预报
Edge AI 处理来自密集的本地传感器网络的数据，提供高分辨率的天气预报[721]。通过实时分析大气条件，这些系统可以为特定地点提供精确预测，从而为农业、活动规划和备灾提供帮助。
# 6.12.2. 局部天气干预
高级应用包括利用 Edge AI 在微观范围内控制天气条件，例如在机场散雾或在干旱地区降雨[722]。虽然这些干预措施在很大程度上还停留在理论层面，但它们可以优化环境条件，促进人类的各种活动。
# 6.13. 自适应智慧城市
# 6.13.1. 实时城市管理
Edge AI 使智慧城市能够实时管理能源、水和交通系统等资源 [723]。通过在本地处理来自物联网设备的数据，城市可以立即对不断变化的情况做出反应，例如调整交通信号以缓解拥堵，或在停电时重新安排供电路线。
# 6.13.2. 优化公用事业和服务
自适应系统可以根据需求模式优化公共设施的使用，减少浪费，降低成本[724]。Edge AI 能够快速分析数据并高效地实施解决方案，从而使废物管理、公共安全和环境监测等服务从中受益。
# 6.14. AI 辅助创作工具
# 6.14.1. 合作开展艺术活动
Edge AI 为艺术家、作家和音乐家提供了与 AI 实时合作的工具[725]。通过生成建议、提高创造力和自动化日常任务，这些工具增强了人类的创造力。本地处理可确保即时反馈，并保持创作过程的原创性。
# 6.14.2. 个性化反馈和调整
创意应用可以适应用户的风格和偏好，提供个性化的指导和灵感[726]。无论是创作音乐还是设计图形， AI 辅助工具都能提高工作效率。
# 6.15. AI 驱动的个人购物者
# 6.15.1. 定制化购物体验
Edge AI 个人购物者分析用户的偏好、购物习惯和风格，从而提供量身定制的产品推荐[727]。通过在本地处理数据，他们既能维护隐私，又能在各种零售平台上提供高度相关的建议。
# 6.15.2. 自动谈判和建议
这些助手可以自动进行价格比较、交易谈判，并代表用户管理订单 [728]。边缘处理可确保快速响应和安全处理财务信息。
# 6.16. 个性化健康监测和早期疾病检测
# 6.16.1. 连续生命体征监测
具有 Edge AI 功能的可穿戴设备可持续监测心率、血压和血糖水平等生命体征 [729]。通过实时分析数据，它们可以检测到异常情况，并立即向用户或医疗服务提供者发出警报。
# 6.16.2. 健康预测分析
Edge AI 可进行预测分析，在潜在的健康问题变得严重之前将其识别出来[730]。通过识别生理数据中的模式和趋势，这些系统可支持积极主动的医疗保健管理，从而提高疗效并降低医疗成本。
# 7. 未来趋势和研究方向
# 7.1. Edge AI 技术的进步
# 7.1.1. 新一代硬件创新
Edge AI 的发展在很大程度上取决于硬件的进步，这些硬件既能支持复杂的 AI 计算，又能遵守边缘环境的限制，如有限的功率和空间。下一代硬件创新的重点是旨在提高性能和能效的专用处理器和架构。
# 7.1.1.1. 神经形态计算
神经形态计算旨在模仿人脑的神经结构和功能，以提高处理 AI 任务的效率。英特尔和 IBM 等公司正在开发神经形态芯片，这些芯片使用尖峰神经网络处理信息的效率比传统架构更高[731]。这些芯片能以最低的功耗实现感知数据的实时处理，因此有可能彻底改变 Edge AI 。
# 7.1.1.2. 量子计算
量子计算虽然仍处于起步阶段，但有望显著加快 AI 计算速度。将量子处理器集成到边缘设备中有可能解决复杂的优化问题，并更高效地处理大型数据集 [732]。目前正在进行研究，以使量子计算在边缘应用中更加容易获得和实用。
# 7.1.1.3. 高级 AI 加速器
谷歌的 Edge TPU 和英伟达的 Jetson 系列这样的专门 AI 加速器旨在优化边缘设备上的机器学习任务[733][734]。这些加速器性能高、功耗低，可在计算机视觉、自然语言处理和自主导航等领域实现更复杂的 AI 应用。
# 7.1.1.4. 3D 集成电路
3D 集成电路（ICs）技术的进步可以堆叠多层元件，减少物理占用空间并提高性能[735]。这项技术使边缘设备的功能更强大、结构更紧凑，有助于在空间受限的环境中部署 AI ，如可穿戴技术和物联网传感器。
# 7.1.2. 新兴软件和算法
开发新的软件框架和算法对于优化边缘设备上的 AI 性能至关重要。
# 7.1.2.1. 轻量级神经网络
设计轻量级神经网络架构（如 MobileNetV3 和 EfficientNet）对于在资源有限的设备上运行 AI 模型至关重要 [736]。这些网络在降低计算复杂度和内存使用量的同时，不会明显影响准确性，因此非常适合边缘部署。
# 7.1.2.2. AutoML 和神经架构搜索 (NAS)
AutoML 和 NAS 可自动设计针对特定任务和硬件限制进行优化的神经网络 [737]。这些技术可以生成为边缘设备量身定制的模型，在性能和效率之间取得平衡，并减少模型设计中对大量人类专业知识的需求。
# 7.1.2.3. 联邦学习增强功能
联邦学习算法的进步正在提高去中心化训练的效率和可扩展性[738]。处理非 IID（独立且相同分布）数据、解决通信瓶颈和确保稳健聚合的技术，使联邦学习在广泛的边缘部署中更加实用。
# 7.1.2.4. 隐私保护算法
开发在进行 AI 计算的同时保护用户数据的算法是一个不断发展的研究领域[739]。差分隐私、同态加密（HE）和安全多方计算（MPC）等技术正被应用于边缘环境，以确保数据安全而不影响性能。
# 7.2. 与新兴技术相结合
# 7.2.1. 新一代硬件创新
要与新兴技术相结合，就必须进行硬件创新，以支持新的功能和互联性。
# 7.2.1.1. 5G 和 6G 网络
5G 网络的推出和 6G 技术的发展对 Edge AI 的未来至关重要 [740]。这些网络可提供高带宽、低延迟和海量设备连接，实现边缘设备与云基础设施之间的实时数据处理和通信。
# 7.2.1.2. 物联网设备集成
Edge AI 与物联网的结合日益紧密，需要能将 AI 功能无缝集成到各种设备中的硬件[741]。微处理器和传感器的进步使得 AI 功能可以直接嵌入到物联网设备中，从而增强设备的自主性和智能性。
# 7.2.1.3. 节能硬件
对高能效硬件的新材料和新设计进行研究，对于边缘设备的可持续发展至关重要 [742]。石墨烯晶体管和超低功耗芯片等创新技术可延长电池寿命，减少边缘设备广泛部署对环境的影响。
软件开发对于将 Edge AI 与其他新兴技术有效整合至关重要。
# 7.2.2.1. 边缘导向的中间件
目前正在开发中间件解决方案，以管理边缘环境的复杂性，提供简化开发和部署的抽象层[743]。这些平台促进了异构设备之间的通信，并支持可扩展性和互操作性。
# 7.2.2.2. 用于网络优化的 AI
应用 AI 优化网络运营，如流量管理和资源分配，可提高边缘网络的性能[744]。机器学习算法可以预测网络状况并实时调整参数，从而提高可靠性和效率。
# 7.2.2.3. 跨领域 AI 模型
开发可跨不同领域和数据模式运行的 AI 模型，是一个日益突出的重点[745]。这些模型可以实现更全面的应用，例如将视觉、听觉和上下文数据结合在一起，使 AI 系统更准确、功能更全面。