擁有更好數據處理能力的智能設備的組合擊將預示物聯網帶寬、延遲和安全新時代的到來。

向源頭數據處理而非云數據處理的演進對于推動人工智能等先進過程至關重要，而這種從云端到邊緣的數據遷移在物聯網中得到了充分發揮。相應地，用戶語音識別和預測分析等突破性功能可以比以往更快、更安全地實現。

這一成果有望徹底改變未來的智能家居。超越亞馬遜的Alexa，下一代邊緣數據處理設備將能夠自己做出更多決定。讓我們來看看處于邊緣的人工智能是如何永遠改變家庭物聯網的。

智能家居方面

從智能恒溫器到智能烤箱，家庭設備更多的是通過連接來測量變量，并在無需人工輸入的情況下進行更改，兩項發展使這成為可能。首先，由于人工智能優化芯片組的開發，設備變得更強大。這些芯片更小、更經濟、能耗更低。因此，它們使設備能夠在內部而不是外部處理更多的進程。

例如，索尼正在開發一種混合技術，其中包括一個內置AI處理系統的圖像傳感器。考慮到代碼和圖像的快速合并，該技術被吹捧為提供廣泛的應用范圍和好處，因為它可以促進單個電子組件，在照片發送到GPU或主邏輯板之前對其進行大量處理。

其次，這些更智能的設備越來越多地在邊緣連接。與使用數據中心托管和處理信息不同，邊緣使計算和數據存儲更接近數據源，從而減少了將大量數據發送到遠程位置的需要。這可以在數據的速度、可用性、隱私性和安全性方面帶來無數好處。

物聯網帶寬、延遲和安全的新時代

擁有更好數據處理能力的智能設備的組合擊將預示物聯網帶寬、延遲和安全的新時代的到來。讓我們首先考慮設備帶寬的影響。由于邊緣技術在本地分析數據，而不是在被遠程通信延遲的遙遠云端分析數據，這可能為實時響應用戶需求的設備鋪平道路。

例如，在未來的智能家居中，聯網安全攝像頭可以以更低的成本播放超高清視頻。像谷歌Home或亞馬遜Alexa等智能音箱也可以執行更復雜的任務和計算，使得更有幫助。

與此同時，延遲將從邊緣的AI中受益。有些應用需要近乎即時的響應時間，而云計算并不總是能夠提供這種響應時間。由于數據不需要傳輸那么遠，因此在邊緣處的延遲本來就較低。

因此，智能家居設備會變得更快，能夠即時響應用戶命令并提供實時信息。這些更快的響應時間可能會挽救聯系緊急服務，或發出警報的智能家居設備的生命。它們還可以提供更大的便利，比如具有即時面部識別功能的門鎖，或自動改變烹飪溫度的智能感應爐。

當然，邊緣的安全性也更強。邊緣計算的更高速度和更低延遲意味著更少的停機時間和中斷，在傳輸過程中更少的機會破壞數據，這對于過去安全記錄不佳的連接設備尤為重要。

同樣，這一優勢也讓消費者的隱私問題變得不那么重要了。考慮到許多現代設備都有音頻和視頻記錄功能。邊緣數據傳輸有助于確保來自攝像頭、麥克風的隱私和敏感數據在未經同意的情況下而泄露。

總結

處于邊緣的人工智能處理才剛剛開始。疫情加速了這一連接設備的趨勢。智能家居的數量預計將會增加，到明年將超過3.5億臺，消費者的期望值也會隨之提高。

設備越智能，攜帶的數據就越多，隱私和邊緣處理的速度就越重要。這種良性循環只會帶來更強大的基于邊緣的設備。同樣，他們在家里也會更有幫助。

從分析用戶重要參數并制定預防措施的健身手環，到在發生火災時自動呼叫緊急服務的家庭報警系統，一切都是皆有可能的。因此，期待擁有更好數據處理能力和更強設備改變我們與家庭技術的互動。