2023展望：值得关注的边缘人工智能前五大趋势

2022年即将过去，又到了一年一度展望未来发展的特别时期。依照惯例组织收集一波关于未来科技和趋势的文章，以飨读者。

随着2022年世界形势的不断变化，一些技术趋势被搁置，而另一些则被加速。供应链挑战、劳动力短缺和经济不确定性迫使企业重新评估新技术的价值和预算。

对于许多组织来说，人工智能被视为解决许多不确定性的解决方案，从而提高效率、差异化、自动化和降低成本。

到目前为止，人工智能几乎完全在云端运行。但是，越来越多样化的数据流正在来从边缘的全天候传感器生成。这些都需要实时推理，这导致更多的人工智能部署转向边缘计算。

对于机场、商店、医院等场景，人工智能带来了先进的效率、自动化，甚至降低了成本，这也是去年边缘人工智能应用加速的原因。

2023年，预计会出现类似的挑战性环境，这将推动以下前沿人工智能趋势。

1、关注高ROI的AI用例

投资回报率（ROI）始终是技术采购的重要因素。但随着公司寻求降低成本和获得竞争优势的新方法，预计人工智能项目将变得更加普遍。

几年前，人工智能通常被视为实验性的。但根据IBM的研究，如今35%的公司报告在其业务中使用人工智能，另有42%的公司报告他们正在探索人工智能。特别是边缘人工智能使用案例，可以帮助提高效率和降低成本，使其成为集中新投资的有力场所。

例如，超市和大型商店正在自动结账机上投入大量人工智能，以减少盗窃和人为失误造成的损失。通过能够以98%的准确率检测错误的解决方案，公司可以在几个月内快速看到投资回报。

人工智能工业检查也有立竿见影的回报，有助于加强工厂线上的人类检查员。借助合成数据，人工智能可以以更高的速度检测缺陷，并解决各种无法手动捕获的缺陷，从而产生更多的合格产品，减少次品或正品误报。

2、人与机器协作的增长

通常被视为边缘人工智能的远程用例，智能机器和自主机器人的使用正在上升。从满足当天配送需求的自动化配送设施，到监控杂货店缺货的机器人，再到在生产线上与人类一起工作的机器人手臂，这些智能机器正变得越来越普遍。

据Gartner称，到本世纪末，机器人和智能机器的使用有望大幅增长。“到2030年，由于智能机器人在智能、社交互动和人类增强能力方面的进步，80%的人类将每天与智能机器人接触，而现在这一比例还不到10%。”（Gartner《新兴技术：智能机器人的AI路线图-超级智能仿人机器人之旅》，2022年6月）

为了实现这一未来，2023年需要关注的一个重点领域是帮助人类和机器协作。自动化过程得益于机器人的力量和可重复动作，让人类执行更适合我们技能的专业和灵巧任务。预计组织将在2023年对这种人机协作进行更多投资，以缓解劳动力短缺和供应链问题。

3、新的AI安全用例

与人机协作趋势紧密相关的是AI功能安全。例如出现在自动驾驶汽车上的人工智能，越来越多的公司希望利用人工智能为工业环境增加主动和灵活的安全措施。

历史上，功能安全以二进制方式应用于工业环境中，安全功能的主要作用是在触发事件时立即阻止设备造成任何伤害或损坏。另一方面，人工智能结合上下文感知来预测事件的发生。这使得人工智能能够主动发送关于未来潜在安全事件的警报，在事件发生之前预防事件，这可以大大减少工业环境中的安全事件和相关停机时间。

预计2023年将发布新的功能安全标准，该标准将定义人工智能在安全领域的应用，并将为工厂、仓库、农业用例等领域的早期应用打开大门。人工智能安全采用的第一个领域将集中于提高工人安全，包括工人姿势检测、坠落物体预防和个人防护设备检测。

4、关注边缘网络安全

2021，网络攻击增长了50%，此后一直没有放缓，这成为IT组织的首要关注点。边缘计算，尤其是与AI用例相结合时，可以通过在传统数据中心及其防火墙之外创建更广泛的攻击面，增加许多组织的网络安全风险。

制造、能源和运输等行业的边缘人工智能需要IT团队将其安全足迹扩展到传统上由运营技术团队管理的环境中。运营技术团队通常以运营效率为主要衡量标准，依赖于与外界没有网络连接的系统。Edge AI用例将开始打破这些限制，要求IT部门在保持严格安全标准的同时启用云连接。

随着全球数十亿设备和传感器都将连接到互联网，IT组织必须保护边缘设备免受直接攻击，并考虑网络和云安全。2023年，预计人工智能将应用于网络安全。从物联网网络生成的日志数据现在可以通过智能安全模型提供，该模型可以标记可疑行为并通知安全团队采取行动。

5、将数字孪生连接到边缘

数字孪生指的是真实世界资产、过程或环境的完全同步、物理上精确的虚拟表示。去年，NVIDIA与西门子合作推出了工业元宇宙用例，帮助客户加速采用工业自动化技术。横跨制造业、零售业、消费包装品和电信业的领先公司，如宝马（BMW）、劳氏（Lowe's）、百事可乐（PepsiCo）和Heavy.AI，也已开始构建运营数字孪生系统，使其能够模拟和优化生产环境。

将数字孪生与物理世界和边缘计算联系起来的是物联网传感器和数据的爆炸，这两种趋势都在推动。2023年，我们将看到组织越来越多地将其物理环境中的实时数据连接到其虚拟模拟中。他们将从基于历史数据的模拟转向一个真实的数字环境——一个真正的数字孪生。

通过将来自物理世界的实时数据连接到他们的数字孪生世界，组织可以实时了解他们的环境，使他们能够更快、更明智地做出决策。虽然还为时过早，但预计明年生态系统提供商和客户采用率将在这一领域实现巨大增长。

边缘AI年

尽管2023年的经济环境仍然不确定，但对于希望推动自动化和效率的组织来说，边缘人工智能无疑将是一个重要的高价值投资领域。我们去年看到的许多趋势继续加快，新的重点是帮助推动销售、降低成本、提高客户满意度和提高运营效率的举措。