这对你意味着什么： 现代手机、智能手表、智能相机、家用电器和汽车都运行着机器学习技术，并在运行过程中产生数据。这种架构将大部分处理工作留在设备本地，从而提供更快的响应速度和更好的隐私保护。

设备端推理 减少了与远程服务器的往返次数，使操作在毫秒内即可完成。这既节省了带宽，又能将敏感数据保留在本地，同时云端仍然负责处理繁重的模型训练和更新工作。

您将看到，紧凑的机身和搭载神经网络引擎的新型芯片如何让您的设备运行快速可靠。其结果是性能更流畅，在繁忙的网络环境下减少卡顿，并增强您对个人数据的控制。

本指南 您将对比本地和云端方案，探索实际应用，并了解何时本地处理更胜一筹。最后，您将了解这些设计如何提升响应速度，以及混合系统为何能让您的设备不断进步。

什么是边缘人工智能？它为何正在改变你的日常设备？

现代设备运行智能模型，其中的传感器和摄像头收集信息，因此几乎可以立即做出响应。这种转变正在推动更多 数据处理 到设备本身，减少等待时间，减少对远程服务器的依赖。

边缘计算详解

边缘计算 这意味着直接在数据源上或附近运行计算和简单模型——例如在手机、可穿戴设备、智能相机和汽车上。这种本地智能可以将原始传感器信号转化为即时可用的结果。

原因：延迟、连接性和隐私

延迟至关重要。当处理过程在您的设备上进行时，响应会在毫秒内到达，即使网络中断也能正常工作。带宽有限和网络质量不稳定使得本地处理对于关键功能而言更加可靠。

隐私得到改善 因为敏感数据可以保留在您的设备上，而无需通过网络传输到外部服务器。

主要优势一览

• 速度：实时数据处理，快速响应。
• 可靠性：网络连接中断时的离线恢复能力。
• 隐私保护：减少发送到外部服务器的数据量。

云系统仍然负责繁重的模型训练和长期存储，但设备端推理可以减少网络使用量并降低成本。最终，您日常使用的应用程序将更加智能、快速且更注重隐私。

边缘人工智能与云端人工智能：性能、隐私和成本如何影响您

当您的设备在本地处理推理时，您会注意到云端往返无法比拟的即时响应。这降低了延迟，并将大部分处理工作保留在传感器附近，因此即使网络速度较慢，各项功能也能正常工作。

延迟和带宽

设备端推理 由于数据无需传输到远程服务器，因此能够提供近乎实时的响应。这节省了带宽，并提高了共享同一连接的其他应用程序的性能。

隐私和安全

将数据保留在本地可以增强…… 隐私 通过限制离开您设备的内容。但物理访问和设备篡改会带来实际的安全风险，必须通过硬件保护和更新来管理这些风险。

成本、能源和效率

局部推理可以减少重复出现的问题 云 通过减少数据传输和中央计算，还可以降低费用。 成本 虽然设计高效的模型有助于保护电池，但对于稳定的工作负载而言，这样做是必要的。 力量 在便携式设备上。

当云端最终胜出时

云计算在处理繁重训练、海量分析和大容量存储需求方面表现出色。许多系统采用混合模式：在本地进行推理，在云端进行训练和重新训练，并定期将模型更新传回设备。

• 网络拥堵时，即时感受与往返延迟的对比。
• 降低带宽使用率，减少向远程服务器的数据传输。
• 加强本地隐私保护，同时兼顾设备安全措施。
• 云端最适合大规模训练和存储；本地最适合快速推理。

如需更实际的决策路径和更深入的比较，请参阅 Coursera 上关于边缘计算与云计算的比较文章： 边缘计算与云计算对比.

边缘人工智能消费技术：真实世界的设备、应用和用例

实际案例 展示设备端模型如何改变日常生活。手机、可穿戴设备、相机、汽车和零售系统现在都运行着更智能的软件，这些软件就位于传感器附近。这意味着更快的响应速度、更少的数据传输以及更严格的隐私控制。

智能手机和个人电脑

您的手机和电脑使用小型语言模型和神经网络加速器来支持离线助手。这些模型可以加快回复速度，并将敏感数据保存在本地，从而更好地保护隐私并快速完成任务。

可穿戴设备和医疗保健

手表和医疗可穿戴设备通过设备端监测功能，监测心率、运动和睡眠情况。它们可以检测跌倒或其他异常生命体征，并在无需将原始医疗记录上传至云端的情况下，及时通知护理人员。

智能家居与安防

家用摄像头运行本地视觉模型，用于物体检测和即时警报。这降低了误报率，并通过在设备端处理大部分处理任务来减少带宽占用。

汽车与出行

车辆将摄像头、雷达和车载推理系统融合在一起，以便在瞬间做出安全决策。即使信号覆盖范围缩小，也能确保导航和碰撞预警功能正常工作。

零售、工业及其他

零售系统采用传感器融合和边缘视觉技术实现无人收银和智能购物车。工业生产线则利用预测性维护和实时质量检测来减少停机时间并节省维修成本。

• 为什么重要： 这些用例可提高响应速度并增强对个人数据的控制。
• 有关实际部署的更多示例，请参阅 七个真实世界用例.

核心技术解析：驱动边缘设备的型号、硬件和网络

每一次即时反应背后 它们是轻薄机型、专用处理器和更智能的网络方案，可以减少延迟并节省电池电量。

模型优化 在不牺牲精度的前提下缩小模型体积。诸如剪枝、量化、知识蒸馏、稀疏性、权重共享和LoRa等技术可以缩小模型体积，使其能够在内存有限且功耗较低的情况下运行。

这样一来，你的设备就可以在本地运行视觉和语音任务，同时保持数据私密性和低延迟。

硬件加速 它采用NPU、高效芯片以及NVIDIA Jetson和Synaptics Astra等嵌入式开发板。神经形态计算选项和苹果的M4神经网络引擎则能为实际工作负载提供额外性能提升。

这些平台提高了实时处理的性能并降低了能耗。

连接与协调 将系统连接起来。ONNX 和 5G 链路等标准简化了设备和云端之间的部署和模型更新。

• 从传感器到模型执行的优化流程确保了稳定的延迟。
• 软件工具可以帮助控制版本并推送安全更新。
• 功率、效率和性能之间的权衡指导着工程选择。

使其有效运行：混合边缘云部署、监控和更新

混合部署 它将设备上的本地推理与云端训练相结合，从而保证特征快速生成，模型也能随着时间的推移不断改进。您可以在设备上获得即时响应，而繁重的训练、分析和海量存储工作则在云端完成。

选择合适的分割方式

让您的设备处理对延迟敏感的推理和简单的处理工作。将训练和大型重训练任务迁移到云端，那里拥有充足的资源和规模。

通过考虑延迟、数据敏感性和成本，将工作负载与地理位置相匹配。这可以保持系统的高效性和响应速度。

安全扩展

联邦学习 它利用设备端数据改进模型，无需将原始文件发送到设备之外。这既减少了带宽占用，又从设计上加强了隐私保护。

稳健的部署包括签名软件包、安全端点、回滚计划和例行监控，以便及早发现偏差或错误。

• 监测： 跟踪每个设备的精度、延迟和故障。
• 管弦乐编配： 协调数千台设备的更新并管理资源。
• 带宽： 将精简的摘要发送回云端，以最大限度地减少传输量。

通过这种混合模式，您可以平衡边缘计算和云计算能力，从而确保您的系统面向未来，同时保持用户体验的快速和安全。

结论

如今的系统将本地处理与云编排相结合，因此各项功能能够保持快速响应，并随着时间的推移不断改进。

现在您应该明白，设备端推理如何与云计算相辅相成，从而提升应用程序运行速度并保护数据隐私。小型模型、剪枝和量化技术能够降低功耗，并在现代硬件上提升性能。

真实案例 在医疗保健、零售、出行和智能家居领域，混合系统展现出明显的应用优势。混合系统允许设备运行实时数据任务，而云端则负责繁重的训练和更新工作。

要点： 将对延迟敏感、对隐私要求极高的应用部署在本地设备上，并将云资源用于扩展、重新训练和存储。这种平衡可以降低成本，并提高系统的可靠性。