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依據《全球與中國邊緣人工智能芯片行業競爭提案及發展調查報告2024-2030》，2023年全球邊緣人工智能芯片市場容量約為2563.6百萬美元，預計未來6年CAGR復合增長率為17.4%，到2030年做到8004.3百萬美元。如果把范圍擴大到全部邊緣人工智能市場，依據英特爾副總裁、網絡與邊緣事業部經理Sachin， Katti在分享中指出，2030年全球邊緣AI市場將達到4450億美金。
人工智能（AI）和物聯網（IoT）隨著科學技術的迅速發展，邊緣計算已成為推動產業變革的關鍵動能。尤其是在邊緣人工智能要求的背景下，邊緣計算網關的突破至關重要。本文將探討邊緣計算網關的突破方位，即邊緣計算參照架構3.0及其在邊緣人工智能要求中的邊緣計算網關。
1.分層架構
設備層：包括各種感應器、執行器和邊緣設備。此設備擔負數據采集和基本解決方法。
邊緣層：邊緣計算網關位于此層，擔負數據的進一步處理、過濾和本地存儲。他們還能夠運作邊緣人工智能模型去完成智能決策。
云：擔負集中文檔存儲、繁雜數據分析與人工智能模型培訓。云還提供全球視圖和先進的管理作用。
2.數據處理與管理
當地數據解決：邊緣計算網關在當地解決數據，減少了傳送數據的延遲和帶寬規定。
分布式數據管理：依據分布式架構完成數據的靈活管理和高效傳送，確保數據的安全性一致性。
3.人工智能和機器學習
邊緣人工智能模型布署：邊緣計算網關易操作人工智能和機器學習模型，實現實時智能決策。
模型升級及管理：通過云不斷更新及管理邊緣人工智能模型，確保模型準確性和實時性。
4.安全與隱私
數據加密：加密技術用以邊緣層和云間的數據傳送，以保證數據的安全。
密鑰管理：嚴苛訪問控制策略，保證僅有授權設備及管理才能瀏覽隱秘數據。
1.即時數據解決規定
隨著工業控制自動化、智能制造和智能城市發展，對即時數據解決的需求不斷增加。邊緣人工智能可以在ms內作出決策，顯著提升綜合回應速度和效率。
2.帶寬和延遲測試
物聯網設備的崛起造成了數據量的猛增，傳統的云計算模式不能有效地解決帶寬和延遲難題。邊緣計算結合當地解決數據解決了這一缺陷。
3.數據隱私和安全
在醫療、金融等對數據隱私要求高的領域，邊緣計算網關結合當地數據解決方法，有效降低了數據泄露的風險。
硬件升級
高性能處理器：為了實現邊緣人工智能的需求，邊緣計算網關需要配備更高性能的Cpu和更多的內存。
專用AI芯片：集成專用AI芯片，如GPU、TPU等，提升AI模型的使用率。
軟件優化
輕量人工智能架構：開發和優化適用邊緣機器的輕量人工智能架構，保證模型在資源有限的環境里高效運行。
邊緣人工智能管理系統：提供統一的邊緣人工智能管理系統，完成模型的快速部署、更新和監管。
安全提升
多層面安全防護：從硬件、系統、網絡、應用等層面提供全面的安全防護措施。
隱私保護技術：挑選差分隱私、聯邦學習等技術，維護數據隱私。
生態體系建設
規范化協議：制訂與推廣邊緣計算和邊緣人工智能規范化協議，確保系統的數據分享。
開放式平臺：構建敞開式邊緣計算平臺，吸引開發商和合作伙伴參加生態體系建設。
邊緣計算參照架構3.0為以后邊緣人工智能的使用提供了強有力的技術支撐。在邊緣人工智能要求暴發的背景下，邊緣計算網關急需解決依據硬件升級、軟件優化、安全改進和生態體系建設進行優化。要不斷創新和發展，靈活運用邊緣計算的潛力，促進各行業邁向智能化、數字化的將來。
