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随着数据生成持续呈指数级增长，对高效、安全和快速处理的需求变得比以往任何一个时间里都更加迫切。边缘计算和设备智能提供了一种解决方案，使计算和数据存储更接近数据源，由此减少了延迟、增强了安全性，并实现了实时处理。本文探讨了边缘计算和设备智能的优势，特别是在生成式AI和其他AI应用的背景下。
边缘计算是指在网络边缘附近处理数据的做法，更接近数据生成的地方，而不是依赖于集中式云服务器。这种方法与传统的云计算形成对比，在传统的云计算中，数据被发送到远程数据中心做处理和存储。通过将计算移近数据源，边缘计算能够大大减少延迟、最大限度地减少带宽使用，并增强数据安全性。
设备智能涉及将AI功能直接嵌入到智能手机、物联网设备和其他边缘设备等设备中。这使得这些设备能在本地处理数据，而无需将信息发送到远程服务器。结果是决策速度更快、隐私保护得到一定的改善，并减少了对持续互联网连接的依赖。
边缘计算和设备智能最显著的优势之一是延迟减少。在实时数据处理至关重要的应用中，例如无人驾驶汽车、工业自动化和医疗保健，即使数据处理出现轻微延迟也会产生难以处理的后果。通过在更靠近源头的位置处理数据，边缘计算可确保几乎能立即做出决策，从而明显提高生成式AI和其他AI应用的性能。
数据安全和隐私是当今数字世界的主体问题。借助边缘计算和设备智能，敏感数据可以在设备上本地处理，由此减少了利用互联网将其传输到集中式服务器的需要。这最大限度地降低了数据泄露和没有经过授权访问的风险，因为数据在传输过程中不会暴露于潜在威胁。对于医疗保健和金融等数据隐私至关重要的行业而言，这将改变游戏规则。
物联网设备和其他来源产生的数据量持续不断的增加，可能会给网络带宽带来压力。边缘计算通过在本地处理数据，并仅将最相关的信息发送到云或中央服务器来帮助缓解此问题。这减少了需要传输的数据量，从而更有效地利用带宽，并降低运营成本。
与传统云计算模型相比，边缘计算和设备智能提供了更大的可扩展性和灵活性。随着连接设备的数量一直增长，集中管理数据慢慢的变具有挑战性。边缘计算允许分布式处理，使组织能够更有效地扩展其运营。此外，设备智能允许设备独立运行，而不依赖于与中央服务器的持续连接，从而使之在各种各样的环境中更加通用。
生成式人工智能涉及基于现有数据创建新内容、设计或解决方案，可以从边缘计算和设备智能中受益匪浅。这些技术使生成式人工智能模型能够直接在设备上运行，从而提供更快的结果，并减少与中央服务器持续通信的需求。这在需要立即响应的场景中尤其有用，例如在交互式应用、创意工具和实时决策过程中。
自动驾驶汽车高度依赖实时数据处理来安全高效地行驶。边缘计算使这些车辆能够在本地处理传感器数据，从而加快决策速度并减少对云连接的依赖。这在几毫秒内就能决定安全操作和事故发生的情况下至关重要。
在工业环境中，机器和设备通常会生成大量数据，需要实时分析这一些数据以优化性能并防止故障。设备智能允许在本地处理这一些数据，确保可以毫不拖延地做出关键决策。这提高了运营效率并减少了停机时间，从而非常大地节省了成本。
在医学领域，数据处理是一个非常敏感的问题，如果处理不及时，有几率会使人们丧命。此类设备中的本地处理意味着在最短的时间内处理和分析用于诊断患者的生物信号，以便为医疗保健提供者提供更好、更快的诊断。这一点确实如此，尤其是在云架构的物理基础设施仍然难以实现的地区，例如农村地区。
由于智慧城市基于庞大的传感器和别的设备网络，因此边缘计算使实时数据处理成为可能。从交通管理到建筑物的能源使用，这些优化都能够最终靠这种设备智能实现。这提高了居民的生活品质，并提高了城市的可持续管理能力。
在线零售商能够正常的使用边缘计算和设备智能，利用推荐算法、动态定价和实时库存管理来改善购物体验。在边缘处理数据的要求，意味着零售商一定要能更快地响应消费者的需求和市场变化，来提升客户满意度。
安全风险：虽然本地处理数据能大大的提升数据的安全性，但必须指出的是，每个充当节点的设备都必须得到保护，这可能非常耗时且涉及大量资源。
成本：建立边缘计算基础设施和部署设备智能的成本可能很昂贵，特别是在企业大规模运营的情况下。
数据管理：跨多个边缘设备的数据收集和处理很复杂，在大多数情况下要适当的数据管理技术和解决方案。
边缘计算和设备智能的优势，为生成式AI和更多基于AI的应用带来了新的现实。在处理速度、安全性和可扩展性方面，这些技术为改善不一样的行业领域的创新和性能开辟了新的可能性。随着实时数据处理慢慢的变深入，边缘计算和设备智能有望取得慢慢的变大的进步，为未来的人工智能解决方案铺平道路。
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