边缘人工智能与物联网相辅相成

边缘人工智能可以与5G和物联网(IoT)等其他数字技术相结合。物联网为边缘人工智能系统生成数据以供使用，而5G技术对于边缘人工智能和物联网的持续发展至关重要。

物联网是指通过公共互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备都会生成数据，这些数据可以输入到边缘人工智能设备中，这些设备也可以充当数据的临时存储单元。而数据处理方法具有更大的灵活性。

5G技术对于边缘人工智能和物联网的发展至关重要。5G能够以高达20Gbps的更高速度传输数据，而4G只能以1Gbps的速度传输数据。5G还比4G支持更多的并发连接和更短的延迟。与4G相比，这些优势非常重要，因为随着物联网的发展，数据量也将增长，并且传输速度也会受到影响。5G使更多设备之间可以进行更多交互，其中许多设备都可以采用边缘人工智能技术。

边缘人工智能用例

边缘人工智能的用例包括几乎所有在本地设备上进行数据处理比通过云平台更有效的实例。边缘人工智能的一些常见用例包括自动驾驶汽车、无人机、面部识别和数字助理。

自动驾驶汽车是边缘人工智能的典型用例之一。自动驾驶汽车必须不断地扫描周围的环境并评估行驶情况，根据突发事件对其行进轨迹进行校正。在这些情况下，实时数据处理至关重要，其车载的边缘人工智能系统将负责数据的存储、处理和分析。因此，边缘人工智能技术对于将三级和四级(完全自主)车辆推向市场是必不可少的技术。

由于无人机不是由无人控制或驾驶的，因此它们与自动驾驶汽车的要求非常相似。如果无人机在飞行中失去控制或发生故障，则可能坠毁并损坏公共财产或威胁人身安全。此外，无人机可能会飞出互联网络服务范围之外，并且它们必须具有边缘人工智能功能。边缘人工智能系统对于亚马逊PrimeAir等旨在通过无人机交付包裹的服务来说是不可或缺的。

边缘人工智能的另一个用例是面部识别系统。面部识别系统依靠计算机视觉算法来分析摄像头收集的数据。即使没有连接到云平台，为安全等任务而运行的面部识别应用程序也需要可靠地运行。

数字助理是边缘人工智能的另一个常见用例。GoogleAssistant、Alexa和Siri等数字助理必须能够在智能手机和其他数字设备上运行，即使它们没有连接到公共互联网也是如此。在数字设备上处理数据后，无需将其交付到云中，这有助于减少流量并确保隐私安全。

（编辑：沧州站长网）

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