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新的边缘AI剧本：为什么培训模型是昨天的挑战
我们目睹了人工智能从云到边缘计算环境扩展时的持续扩展。随着2027年全球边缘计算市场预计将达到355亿美元，组织正在迅速从专注于模型培训到解决部署的复杂挑战。向边缘计算，联合学习和分发的转变[…]新的Edge AI Playbook：为什么昨天的挑战首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI我们目睹了人工智能从云到边缘计算环境扩展时的持续扩展。随着2027年全球边缘计算市场预计将达到355亿美元，组织正在迅速从专注于模型培训到解决部署的复杂挑战。向边缘计算，联合学习和分布式推理的转变正在重塑AI如何在现实世界应用中提供价值。
350亿美元AI基础架构的演变
AI培训的市场正在经历前所未有的增长，到2027年，全球人工智能市场预计将达到40070亿美元。虽然迄今为止，这种增长已经集中在具有齐全的计算资源的集中云环境上，但出现了清晰的计算模式，但出现了一种清晰的模式：AI的真正转型却在AI Pernection中发生了 - 训练有素的模型将其学习到现实的现实场景。
$ 4070亿美元但是，随着组织超越培训阶段，重点已转移到这些模型的部署地点和方式。在实际必需品驱动的情况下，边缘的AI推断正迅速成为特定用例的标准。虽然培训需求是实质性的计算功率，并且通常发生在云或数据中心环境中，但推断对延迟敏感，因此它可以越接近数据的原始位置，它就能越多地为必须快速做出的决策提供信息。这是Edge Computing发挥作用的地方。
为什么边缘AI很重要
75％的企业生成数据行业应用和用例
超过35％的边缘AI市场计算机视觉应用程序特别展示了边缘AI部署的多功能性。目前，只有20％的企业视频是在边缘自动处理的，但预计到2030年将达到80％。在实际应用中，这种巨大的转变已经很明显，从洗车时的车牌识别到工厂中的PPE检测以及运输安全中的PPE检测和面部识别。