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領(lǐng)先分析機(jī)構(gòu)Omdia今天發(fā)布了最新報(bào)告，確定了邊緣AI增長(zhǎng)的關(guān)鍵領(lǐng)域。

題為《連接點(diǎn)：邊緣AI》 （Connecting The Dots： AI at the Edge） 的報(bào)告發(fā)現(xiàn)：邊緣位置需要更多計(jì)算，以管理和支持新的和不斷激增的對(duì)延遲敏感的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及用于分析不斷增加的數(shù)據(jù)量的軟件技術(shù)。

對(duì)更多的數(shù)據(jù)收集和分析工作的需求正在給網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來重大挑戰(zhàn)，并迫切要求提供更好的安全選項(xiàng)。物聯(lián)網(wǎng)是邊緣AI需求的主要驅(qū)動(dòng)因素之一，但該要求由跨多個(gè)垂直市場(chǎng)的許多不同應(yīng)用驅(qū)動(dòng)。

最新的《連接點(diǎn)：邊緣AI》報(bào)告關(guān)注將在未來幾年塑造邊緣AI機(jī)會(huì)的五個(gè)關(guān)鍵因素，以及對(duì)各個(gè)關(guān)鍵市場(chǎng)邊緣AI實(shí)際應(yīng)用的短期和長(zhǎng)期展望。

塑造邊緣AI的五個(gè)因素：

新興邊緣用例。雖然智能手機(jī)可能是邊緣AI設(shè)備的關(guān)鍵所在，但來自企業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域的新興用例將驅(qū)動(dòng)未來增長(zhǎng)。

多樣化的具有成本效益的硅解決方案。在過去幾年，AI一直是高端處理器市場(chǎng)中硅增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，但讓AI得以在邊緣領(lǐng)域迅速發(fā)展的，將是能夠解決一系列用例的多樣化處理器組合。

從云到邊緣的全新計(jì)算生態(tài)系統(tǒng) 諸如Kubernetes之類的分布式計(jì)算技術(shù)使得混合和分布式云基礎(chǔ)設(shè)施更加易于管理并且操作更敏捷。服務(wù)器市場(chǎng)已經(jīng)看到了這一趨勢(shì)的影響。

CSP利用邊緣AI實(shí)現(xiàn)邊緣AI優(yōu)化。為了在邊緣提供強(qiáng)有力的AI服務(wù)，CSP還采用邊緣AI來為新服務(wù)實(shí)現(xiàn)低延遲，提升客戶體驗(yàn)并降低成本。

具有特定要求的廣泛的行業(yè)垂直領(lǐng)域。視頻監(jiān)控只是設(shè)備內(nèi)置AI徹底改變?cè)撔袠I(yè)的一個(gè)領(lǐng)域。其他行業(yè)，從速食食品到石油天然氣，都看到了部署設(shè)備內(nèi)置AI的益處。

Omdia的企業(yè)副總裁Bill Morelli評(píng)論道：“過去幾年，AI從實(shí)驗(yàn)階段走向了商業(yè)階段”。云端AI現(xiàn)已是在各種業(yè)務(wù)流程中實(shí)施的成熟合理的技術(shù)。因此，現(xiàn)在AI中有許多引人注目的用例需要邊緣技術(shù)�！�

“為了滿足這一需求和要求，各種硅產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。功能已最終趕上了邊緣AI解決方案的需求。這種需求與技術(shù)的結(jié)合將打開今后多年跨多個(gè)部門的發(fā)展空間，從而提供更好的業(yè)務(wù)結(jié)果和解決方案。”

這份邊緣AI報(bào)告還揭示了包括制造、衛(wèi)生保健、智能建筑、公用事業(yè)和視頻監(jiān)控在內(nèi)的五大領(lǐng)域的短期和長(zhǎng)期展望。

跨多個(gè)垂直市場(chǎng)的邊緣AI的短期展望（2020年）：

制造：由于專業(yè)知識(shí)和新面市邊緣產(chǎn)品有限，應(yīng)用將繼續(xù)采用閾值分析而不是“真正的AI”機(jī)器學(xué)習(xí)。

衛(wèi)生保�。盒鹿诜窝滓咔榧铀倭薃I軟件發(fā)展，特別是基于AI的藥物和疫苗研究、醫(yī)學(xué)成像以及用于患者篩查、分診和監(jiān)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。

智能建筑：設(shè)施連接了硬件但沒有分析／充分利用其數(shù)據(jù)的力量。

公用事業(yè)：增加了軟件和分析投入，但通常是以模塊化的“插件”形式。

視頻監(jiān)控：有關(guān)使用分析技術(shù)進(jìn)行人臉識(shí)別等個(gè)人分析的爭(zhēng)議仍將持續(xù)。但預(yù)計(jì)幾乎沒有立法產(chǎn)生影響。

對(duì)垂直市場(chǎng)邊緣AI的長(zhǎng)期展望（2021年及以后）：

制造：對(duì)于控制級(jí)產(chǎn)品，來自IT公司的邊緣計(jì)算和控制設(shè)備將使IT公司與當(dāng)前OT供應(yīng)商的戰(zhàn)略關(guān)系從合作轉(zhuǎn)向競(jìng)爭(zhēng)。

衛(wèi)生保�。喝笔ПO(jiān)管批準(zhǔn)（例如FDA）將成為自學(xué)算法發(fā)展的障礙。但這不會(huì)阻礙深度學(xué)習(xí)分析。

智能建筑：增加了對(duì)中央樓宇管理軟件和邊緣啟用AI的硬件的投入。

公用事業(yè)：在今后五年，不提供強(qiáng)大的AI驅(qū)動(dòng)軟件和服務(wù)業(yè)務(wù)的公司將看到硬件銷售大幅下跌。

視頻監(jiān)控：將運(yùn)用技術(shù)彌補(bǔ)硬件市場(chǎng)內(nèi)的ASP下降。