如今，越來越多的裝置在邊緣連接。更好的是，由於人工智慧和機器學習，它們更加強大。這種更智慧、更近距離的設備接連出現，正在改變設備在物聯網(IoT)的功能。
這個結果將徹底改變未來的智慧家居，為消費者帶來巨大的勝利。比Amazon Alexa更先進的是，下一代資料處理設備將能夠做出更多自主決策，並改變我們與科技的互動。
更重要的是，這趨勢沒有放緩的跡象。設備越智能，其承載的資料就越多，邊緣處理的隱私和速度就越重要。讓我們更深入地挖掘這個良性循環，其將導致更強大的基於邊緣的設備和更聰明的家庭。
在邊緣託管和處理資料是運算的邏輯下一步。在過去的幾十年裡，技術已經發展到將資料儲存在中央大型主機上，然後是個人運算，再來是雲端運算。現在，邊緣不再使用資料中心來託管和處理訊息，而是使運算和資料儲存更接近資料來源，從而減少了向遠端位置發送大量資料的需求。這可以在速度、可用性、隱私和資料安全方面帶來無數好處。
同時，更智慧的裝置正在推動資料從雲端遷移到邊緣。考慮到設備經常加載人工智慧優化的晶片組。這些晶片更小、更經濟、更節能。因此，它們使設備能夠在內部而不是外部處理更多的進程。此外，它們有能力進行預測、處理複雜的數據和管理解決方案——所有這些能力都轉化為更高層級的自主權。
現代家庭中強大的設備越來越多，這使得邊緣運算不僅可行且實用。與其把個人資料託管在公司租用的雲端儲存上，不如將其保存在家裡?用戶的利益不言而喻。
首先,頻寬。 由於邊緣技術在本地分析數據，而不是在遠端通訊延遲的遙遠雲中分析數據，這可能為設備即時響應用戶需求鋪平道路。例如，在未來的智慧家庭中，連網的安全攝影機可以以更低的成本播放超高清視訊。此外，裝有人工智慧的攝影機還可以識別人群，統計過往車輛;智慧音箱，像Google Home或Amazon Alexa，可以執行更複雜的任務和計算，變得更有幫助。
第二,延遲。 有些應用程式需要接近即時的回應時間，這是雲端運算不能總是提供的。由於資料不需要傳輸那麼遠，所以邊緣的延遲天生較低。因此，智慧家庭設備變得更快，可以即時回應用戶的命令並提供即時資訊。這些更快的回應時間，可以挽救聯繫緊急服務或發出警報的智慧家庭設備的生命。它們還可以提供更大的便利，例如具有即時臉部辨識功能的門鎖，或自動改變烹飪溫度的智慧電磁爐。
第三,安全。 邊緣運算的更高速度和更低的延遲意味著更少的停機和中斷，從而減少了在傳輸中破壞資料的機會。此外，輔助邊緣運算通訊的平台正在成熟。以物聯網設備間的P2P(點對點)連接為例。終端用戶和伺服器之間的這種通訊繞過任何第三方伺服器，以確保訊息的直接和安全的中繼。這不僅消除了延遲，也消除了另一個通常由雲端處理的元素，並將其重新置於用戶的控制之下。這對連網設備尤其重要，因為這些設備過去的安全記錄不佳。
其實，邊緣人工智慧代表了第一波真正將未來科技融入家庭的浪潮。雖然人工智慧和機器學習等元素已經存在了幾十年，但我們現在才開始看到它們在消費產品中的實際應用。例如，自動駕駛汽車就是邊緣人工智慧進步的產物。這是一個更聰明的未來的開始。
大流行只是加速了這種連網裝置的趨勢。預計到明年，智慧家庭數量將超過3.5億戶。現在，隨著更多的設備和更高的消費者期望，這些應用程式的先進程度還有待觀察。從分析使用者生命徵象參數和製定預防措施的健身手環，到在火災時觸發自動呼叫緊急服務的家庭警報系統，邊緣人工智慧將永遠改變家庭中的IoT。
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