边缘人工智能的发展目前有哪些趋势？

面对联网设备的指数级增长，整个社会对于算力的需求也日益膨胀。云计算虽然能够减少在设备购买上的成本，但在如此庞大的需求面前，也难免开始日趋资源紧张起来。为此，人们开始陆续将目光转向边缘计算，尤其是边缘人工智能的应用。接下来，就让我们一起了解下边缘人工智能目前的发展趋势。

融入生产流程：目前，越来越多的企业将边缘人工智能纳入生产架构中。它能够帮助企业将数据流从云上迁移到本地，降低机器操作的延迟，从而提升操作精度。另外，其在运行过程中还能够不断优化操作细节，提升产品质量，为后续的产品生产提供重要决策信息。

边缘迁移：出于成本与信息安全考虑，越来越多的大企业开始搭建边缘架构，将云上的内容迁移至本地。如此一来，便能够简化数据传输流程，减少隐私数据暴露的风险。随着相关边缘设备的不断推出，其架构也在日趋完善，不少依托于本地计算的交互功能都被陆续研发出来。

硬件加速：在使用边缘人工智能后，在硬件上设备上的性能需求将相对提升。尤其是在芯片开发上，如何整合功能，简化内部的软件操作流程等，都会影响最终硬件的部署。因此，不少相关企业都在研发配套的组件，用以完善当前架构。

拓展计算机视觉：随着计算机视觉技术的不断发展，人工智能对于图像内容的识别不再停留于过往浅层的物体识别，而是能够进行更加深入的挖掘。比如，其可以根据衣服的款式内容，从品牌识别升级为型号识别等。

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当前社会智能化需求的发展，将成为边缘人工智能发展的重要推力。它能够进一步释放IT资源，丰富我们的业务内容。