边缘计算将如何使物联网设备上的机器学习更高效？

边缘计算在数据源头附近处理数据，例如在物联网设备或本地网关等网络边缘，而非集中式云数据中心。对于生成大量传感器数据的物联网设备而言，这种近距离处理至关重要。它支持在设备上直接进行实时、低延迟的机器学习推理，这对于工业自动化监控、预测性维护和需要即时行动的自主系统等应用至关重要。 核心原则包括数据本地化和分布式处理。关键组件包括设备端机器学习模型和边缘服务器。通过在本地执行机器学习推理，边缘计算大幅减少了需要传输到云端的原始数据量，从而降低了带宽消耗和网络成本。至关重要的是，它缩短了延迟，实现了实时响应（例如即时安全干预）。在本地处理敏感数据还增强了隐私和安全性，这对于医疗健康监测等应用尤为重要。 实施边缘机器学习涉及几个步骤：选择适合受限设备硬件的轻量级机器学习模型；将训练好的模型推送到边缘基础设施；在本地数据流上持续运行推理；以及可选地仅将关键见解、聚合结果或模型更新请求传输到云端。这通过在源头实现实时决策、提高工厂或智能城市的运营效率、减少对持续连接的依赖以及降低与大规模云数据传输和存储相关的运营成本，带来了显著的业务价值。