蘋果公司創(chuàng)始人史蒂夫·喬布斯曾指出，“領導者與追隨者的區(qū)別就在于創(chuàng)新”。調(diào)研機構埃森哲公司2019年對16個行業(yè)領域的1500名企業(yè)高管進行了一項名為“將競爭力提升到新的高度”的全球調(diào)查。大多數(shù)高層管理人員都認為可以利用人工智能來實現(xiàn)其業(yè)務增長目標，同時承認在企業(yè)層面擴展人工智能是一個真正的挑戰(zhàn)。擴展人工智能意味著整個企業(yè)的不同團隊、部門和個人致力于實現(xiàn)人工智能的價值，并在其工作流程中利用人工智能來提高效率和業(yè)務成果。

數(shù)據(jù)積累的數(shù)量和速度如今呈指數(shù)級增長，特別是對于資本密集型行業(yè)來說，因為每年都有更多的設備能夠連接網(wǎng)絡。因此對數(shù)據(jù)存儲和計算資源的需求不斷增長。根據(jù)日前發(fā)布的“Flexera2021年云狀況報告”，新冠疫情使企業(yè)的云計算支出迅速增長。事實上，與前幾年相比，企業(yè)云計算支出巨大且增長迅速，越來越多的企業(yè)正在采用公有云(例如，AWS、Azure和Google)和私有云，或者兩者兼而有之的混合云。

引領創(chuàng)新之路

盡管云服務的采用率正在加快，但許多企業(yè)仍然沒有在云平臺中運行他們的應用程序。很多企業(yè)面臨與響應延遲、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡監(jiān)管合規(guī)性、實施成本、保留員工技能以及邊緣計算相關的挑戰(zhàn)。

第一個關鍵決策是如何傳輸數(shù)據(jù)以及減少其成本。對于正在執(zhí)行關鍵操作并試圖高效運行資產(chǎn)的企業(yè)來說，響應延遲被視為一種約束或障礙。對于任何一家企業(yè)來說，重要的是要考慮實現(xiàn)低延遲的好處是否大于獲取更多網(wǎng)絡帶寬的成本，在某些情況下，由于基礎設施限制很難實現(xiàn)。

另一個挑戰(zhàn)是網(wǎng)絡攻擊面增加。越來越多的企業(yè)正在將其機密信息轉移到云平臺上，與2018年相比，針對基于云計算的基礎設施的數(shù)據(jù)泄露事件比2019年增加了50%。將數(shù)據(jù)移出內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心將會增加潛在網(wǎng)絡攻擊媒介的數(shù)量。

數(shù)據(jù)泄露可能是由簡單的錯誤配置或內(nèi)部威脅造成的，當將IT基礎設施的一部分外包給第三方公司時，可能很難避免。因此，在這個動態(tài)環(huán)境中確保數(shù)據(jù)安全對企業(yè)來說至關重要。

數(shù)字主權是指對企業(yè)運營所依賴的數(shù)據(jù)、硬件和軟件的控制水平，是企業(yè)面臨的另一個挑戰(zhàn)。運營主權為客戶提供保證，也就是云計算提供商不會損害客戶的工作負載。軟件主權確?？蛻艨梢钥刂破涔ぷ髫撦d的可用性，而無需依賴或鎖定到某個云計算提供商。此外，數(shù)據(jù)主權為客戶提供了一種機制，以防止云計算提供商訪問他們的數(shù)據(jù)，指定僅用于特定目的的訪問。企業(yè)面臨的真正挑戰(zhàn)是信任那些管理其云服務的人員，特別是當敏感數(shù)據(jù)可能在多個第三方公司手中流通時。

網(wǎng)絡監(jiān)管合規(guī)性有其自身的復雜性;確保企業(yè)的合規(guī)性計劃隨著云計算部署、基礎設施、環(huán)境和應用程序的發(fā)展而發(fā)展，并安全地配置各種云服務和應用程序。企業(yè)從內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心到云服務的數(shù)據(jù)移動，特別是當數(shù)據(jù)由第三方公司擁有和運營時，可能違反合規(guī)性。采用多云戰(zhàn)略的企業(yè)可以從所謂的云安全態(tài)勢管理(CSPM)中獲益，因為很難確保安全配置各種云服務和應用程序。

下一個問題是圍繞以云計算為中心的實施成本。根據(jù)IDC公司發(fā)布的一份調(diào)查報告，到2023年，全球公有云的年度支出將達到5000億美元。人們越來越意識到云計算的長期成本影響，一些企業(yè)正在將部分業(yè)務從公有云遣返回內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心。他們的工作負載或采用混合部署方法來降低云計算成本。這種轉變是由一個非常強大的價值主張推動的——基礎設施立即可用，并且完全符合其業(yè)務所需的規(guī)模，這提高了企業(yè)的業(yè)務運營和經(jīng)濟效益。

企業(yè)面臨的一個關鍵的挑戰(zhàn)是在具有豐富經(jīng)驗的員工退休之前或合并或收購之后保留他們的技能和知識，以作為關鍵的戰(zhàn)略資源。其解決方案之一是在邊緣自動化工作流程。利用這種自動化以及結合人工智能和機器學習技術，可以跟蹤和存儲企業(yè)不同級別關鍵員工的關鍵技能和知識，并與新員工保留、改進和共享這些技能和知識。

最后對于邊緣計算的一個合理解決方案是，應用程序(包括經(jīng)過人工智能訓練的模型)可以發(fā)送到邊緣執(zhí)行環(huán)境，而不是將流程數(shù)據(jù)從內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心遷移到云中以運行推理模型。可以采取行動的回應和見解可以迅速傳達給員工。這一機制將減少集中式云計算平臺在時間、網(wǎng)絡帶寬、存儲容量、獨立性損失、安全性和隱私方面的高成本。

智能邊緣視覺

在物聯(lián)網(wǎng)設備的當前運行狀態(tài)下，邊緣計算反映為基于應用程序的業(yè)務需求，通過部署在物聯(lián)網(wǎng)設備附近(即邊緣)的云服務智能地收集、聚合和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。邊緣計算的未來是對云計算功能的一種補充，而云計算不會被邊緣計算所取代。這兩種模式的雙重性促進了云計算及其數(shù)據(jù)中心之間的風險分配。這將在邊緣提供不間斷的實時可操作響應。云計算執(zhí)行不太關鍵的任務，如模型訓練、再訓練、維持以及監(jiān)控。這種組合將優(yōu)化正常運行時間，同時大限度地降低不可見問題的風險。

為了實現(xiàn)智能邊緣愿景，有必要以好和可擴展的方式利用當今的邊緣計算技術，在智能邊緣解決方案中提供高價值的知識產(chǎn)權(IP)。

分享題目：智能邊緣如何在工業(yè)人工智能中獲勝
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