受疫情、对更高效业务流程的需求以及物联网（IoT）、5G和人工智能的关键进步的推动，对 边缘计算 的需求比以往任何时候都高。在2021 5月的一次（VZX4）调查中，94%的受访高管表示，他们的组织将在未来5年内实施边缘计算。
Edge AI 是边缘计算和人工智能的结合，是软件定义业务的关键部分。从智能医院和城市到无现金商店，再到自动驾驶汽车，所有这些都由运行在边缘的人工智能应用程序提供动力。
用人工智能驱动的商业转型处于边缘，这只是一种转型，这意味着它可能很复杂。无论您是在启动第一个人工智能项目，还是在查看基础设施蓝图和扩展，这五个步骤都将帮助您的 edge 人工智能项目取得成功。
1 .确定用例
在开始使用 edge AI 时，重要的是确定正确的用例，无论是为了提高运营效率、财务影响还是社会倡议。例如， 零售业萎缩是一个 1000 亿美元的问题 可以通过机器学习和深度学习来缓解。即使减少 10% ，也意味着数十亿的收入。
选择使用 edge AI 入门的用例时，请考虑以下因素。
业务影响： 成功的人工智能项目必须对企业具有足够高的价值，使其值得投入启动所需的时间和资源。
Key stakeholders: 参与人工智能项目的团队包括开发人员、 IT 、安全运营（ SECOP ）、合作伙伴、系统集成商、应用程序供应商等。尽早让这些团队参与进来，以获得最佳结果。
成功标准： 在开始时定义最终目标，以确保项目不会因范围扩展而偏离目标。
Timeframe: 人工智能需要时间，是一个迭代过程。识别对业务有长期影响的用例将确保解决方案在长期内仍然有价值。
2 .评估您的数据和应用要求
由于数十亿传感器位于边缘位置，因此通常是一个数据丰富的环境。这一步需要了解什么样的数据将用于训练人工智能应用程序，以及推理，从而采取行动。
获取带标签的数据可能会让人望而生畏，但有办法解决这个问题。
利用内部专业知识： 如果您试图实现流程自动化，请使用手动执行任务的专家来标记数据。
合成数据： 当训练数据有限或推理数据与原始数据集差异很大时，通常使用计算机模拟或算法生成的注释信息。
Crowdsourced data: 利用受众帮助标记大量数据对一些公司来说非常有效。例如开源数据集、社交媒体内容，甚至是根据客户输入收集信息的自助结账机。
如果你拥有训练或再训练人工智能模型所需的数据量和质量，那么你可以进入下一步。
3 .了解边缘基础设施要求
在推出 edge AI 解决方案时，最重要、最昂贵的开支之一是基础设施。与数据中心不同，边缘计算基础设施必须考虑性能、带宽、延迟和安全性等其他因素。
首先，查看现有的基础设施，了解哪些已经到位，哪些需要添加。以下是您的 edge AI 平台需要考虑的一些基础设施项目。
Sensors: 如今，大多数组织都依赖摄像头作为主要的边缘设备，但传感器可以包括聊天机器人、雷达、激光雷达、温度传感器等。
考虑系统的性能限制，包括VX17的位置限制和应用限制。确定这些限制因素后，您就可以了解应用程序的性能要求。
Network: 联网的主要考虑因素是您需要多快的响应才能使用例可行，或者需要多少数据，以及是否必须通过网络传输实时数据。由于延迟和可靠性，在可能的情况下使用有线网络，但在需要时可以选择无线网络。
Management: 边缘计算为这些环境的管理带来了独特的挑战。组织应考虑解决边缘人工智能需求的解决方案，即可扩展性、性能、远程管理、恢复力和安全性。
基础设施直接连接到即时用例解决方案，但重要的是构建时要考虑可能部署在同一位置的其他用例。
4 .推出 edge AI 解决方案
在推出边缘人工智能应用程序时，在边缘测试人工智能应用程序对于确保成功至关重要。 edge AI 概念验证（ POC ）通常部署在少数几个地点，可能需要 3-12 个月的时间。
为了确保从 POC 顺利过渡到生产，重要的是要考虑最终解决方案的外观。以下是推出人工智能应用程序时需要考虑的一些事情。
按比例设计： POC 通常仅限于一个或几个位置，但如果成功，它们必须扩展到数百甚至数千个位置。
Constrain scope: 人工智能应用程序会随着时间的推移而改进。不同的用例将有不同的精度要求，这些要求可以在成功标准中定义。
为改变做准备： 边缘人工智能有很多变量，这意味着即使是最好的计划也会改变。确保在不影响定义的成功标准的情况下灵活地展开。
5 .庆祝你的成功
Edge AI 是一种转型技术，可帮助企业提高体验、速度和运营效率。许多组织都有 多边缘用例 要推出，这就是为什么庆祝成功如此重要。强调成功的公司更有可能为未来的 edge AI 项目带来兴趣、支持和资金。
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