适合你使用场景的边缘AI场景是什么？

边缘AI的部署场景

人工智能（AI）正在改变机器理解世界的方式——这种变革不仅发生在云端，也越来越多地直接发生在设备端。如今，许多系统不再将所有数据传输到远程服务器处理，而是在数据产生的本地直接做出决策。这一趋势通常被称为“边缘AI”，它能实现实时响应、更高可靠性及更强的隐私保护。

但究竟什么样的硬件适合在设备端运行AI模型？答案取决于应用需求、性能目标、延迟容忍度、功耗预算及成本限制。下面让我们探讨三类主要设备，它们各有优势，也需权衡取舍。

■AI推理部署场景1：边缘设备

远程摄像头、传感器、独立机器人、手持设备等

■AI推理部署场景2：管理多个设备的集中控制器

自动化系统的集中控制单元、多输入视频录像机等

■AI推理部署场景3：本地边缘计算机

本地服务器

1. 边缘设备

AI推理部署场景

例如：远程摄像头、传感器、独立机器人、手持设备等

在边缘设备（边缘=端，即位于最边缘的终端）上进行AI推理，响应速度快，且不受网络连接状态或通信稳定性的影响。即使连接网络，由于发送的数据量少，对网络整体性能的影响也微乎其微。因此，对其他需要网络通信的进程产生不良影响的可能性也较低。

另一方面，支持AI推理的SoC或MCU相较于不支持的产品，功耗往往更高，控制器及系统整体的成本也趋于上升。

因此，这种方式适用于以下类型的设备：

  •  · 必须始终保持稳定运行
  •  · 不能影响其他网络设备的运作
  •  · 需要实时响应
  •  · 能够为性能提升而承担额外成本

对于此类设备，集成NPU或专用加速器的SoC是最佳选择。为了部署AI模型并管理基于AI的事件检测与警报功能，这类设备通常需要具备网络连接能力。为确保系统稳定运行，可靠的工业级连接方案至关重要。

■应用场景示例

  • · 无人机
  • · 搬运机器人
  • · 监控摄像头
  • · 外观检测相机
  • · 带摄像头的便携式设备、内窥镜
  • · AGV（无人搬运车）
  • · AMR（自主移动机器人）
  • · 患者监护设备

2. 管理多个设备的集中控制器

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例如：自动化系统控制器、多路输入视频录像机等

这类设备的典型代表是作为自动化系统或预测性维护系统一部分所使用的控制器。小型摄像头、传感器、电机控制设备等终端设备，通过有线通信协议或无线网络与AI控制器进行持续交互。

这些终端设备通常具有小型化、低功耗、低成本的特点，因此难以内置AI推理功能。尤其是在大量终端设备执行轻量级任务的情况下，这一特点更为显著。在此类场景中，由终端设备发送的数据以及对它们的控制指令，在集中控制器中进行处理更为高效。这类控制器在配置上可能接近工业计算机或台式电脑。

SoC的选择在很大程度上取决于系统需求。因此，无法一概而论地确定某种设备的最佳架构。在决策时，需要考虑以下因素：

  • · 需处理的数据量
  • · 需监控/控制的设备数量
  • · 与各连接设备的数据交换频率
  • · 响应各设备推理结果的延迟（时延）

控制器通过有线或无线网络与各设备频繁进行数据交换。这种连接必须具备高可靠性与强健性。为防止因网络中断导致系统故障，还需考虑采用冗余设计。此外，在支持实时自动化系统时，延迟（时延）和吞吐量等性能指标也至关重要。

■应用场景示例

  • · 流程自动化用工业计算机
  • · 支持AI的PLC（可编程逻辑控制器）
  • · AOI（自动光学检测）系统
  • · IoT网关
  • · 外科医生辅助系统、导航手术系统

3. 本地边缘计算机

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当AI推理所需处理的数据量庞大、AI模型参数众多、要求高精度、数据隐私至关重要且延迟并非首要考虑因素时，采用服务器级本地边缘计算机是最佳选择。

通常，服务器架构可按需扩展，并能搭载专用GPU，因此能够执行高负载的AI推理任务。若不部署服务器，中小规模企业也可选择使用台式电脑，此时搭配高性能CPU与GPU的组合同样具有可行性。

■应用场景示例

  • · AI辅助医疗影像诊断
  • · 基因组分析
  • · 药物研发早期阶段研究
  • · 在本地服务器上运行生成式AI或智能体AI，以辅助企业工作流程

总结思考

边缘AI的世界并非千篇一律，而是一个多元化的光谱。搭载简易模型的小型传感器，与运行大型神经网络的强大服务器共存其中。不变的准则是：当AI架构既能匹配现实条件限制，又能契合应用目标时，其性能方能达到最优。

当今的硬件生态——从SoC中高效能的神经网络处理单元（NPU），到集中式AI网关，再到本地AI集群——为设计者提供了丰富的工具箱。关键在于明确所需智能的层级、响应速度的边界以及部署位置的考量。只要让这些需求与合适的设备精准匹配，边缘AI就能在最关键的场景中，提供可靠、迅捷且高效的数据洞见。