大自然可以教会我们很多关于技术的知识。例如，蜜蜂和花朵在数百万年的时间里形成了自然界最纯粹的共生关系之一。

从最基本的层面上讲，花朵为蜜蜂提供花蜜作为食物，蜜蜂传播花粉帮助花朵繁殖。了解这种互惠互利的伙伴关系是如何演变的，可以让我们深入了解当前的技术状况，以及两个增长最快的领域——人工智能和边缘计算——如何相互补充和放大。

人工智能和边缘计算

视觉人工智能或计算机视觉是这一演变的一个很好的例子。边缘计算就是尽可能高效地处理数据，但分析视觉数据最初是一个手动密集型过程。

摄像头传感器捕获大量数据，开发人员编写代码来识别其中的模式。从该过程中获得的见解可以根据摄像头的数据推动新策略或运营变化。

如今，人工智能已经颠覆了原始模型。人们可以使用专门开发的人工智能模型来查找他们正在寻找的模式，而不必编写代码。

人工智能现在使普通摄像机能够准确检测指定对象，而无需手动编码解决方案。随着人工智能和机器学习的改进，远程视觉数据的边缘计算也在进步。

对整个生态系统的好处

与自然界一样，人工智能和边缘计算之间的共生关系增强了整个生态系统的好处，提高了效率并降低了成本，包括：

将计算和存储置于数据附近可减少延迟，使人工智能能够为关键服务做出瞬间决策。

在边缘设备上本地处理数据可防止私人信息的传输，并且 AI 模型仍可在边缘处理信息，而不必担心将其暴露给云或公众。

联合学习（一种训练机器学习模型的方法）可利用边缘设备上的数据完成。AI 模型可以实时改进，而不是等待信息传输到中心位置。

构建 AI 模型所需的巨大计算能力可能会给网络流量和传输成本带来压力，因为大量数据会传输到集中式数据中心或云中。在边缘设备上执行 AI 模型可减轻网络带宽负担和数据传输成本。

现实世界的影响

边缘计算和人工智能正在通过高效处理、分析和共享大量数据来改变行业。边缘技术增强了库存洞察力，实现了人工智能驱动的需求预测，从而改善了零售业的管理和盈利能力。

汽车行业边缘人工智能的实际用途包括维护车载软件和向经销商提供服务包。

人工智能和边缘计算似乎最近才成为人们关注的焦点，但两者多年来一直在合作并共同发展。正如“边缘”不只是一个位置，“人工智能”也不只是一个事物。但它们结合起来，有可能改变我们的世界，让任何可以连接的东西都连接起来。

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