5个问题，让ai边缘产品正确

卡门——经验丰富的产品经理在一家大企业里，我正在努力管理端点设备捕获的数据的复杂性和范围不断增加。她有没有考虑过为她的组织的产品配备AI边缘能力，但在如何做到这一点上面临着大量的选择。无论她选择哪个方向，她都知道要取得商业上的成功需要周密的计划和良好的执行管理。

“支持人工智能的边缘设备为产品经理带来了大量新商机”

边缘人工智能，或称边缘人工智能，是使用的人工智能技术嵌入到物联网(IoT)端点、网关和其他设备中，在使用点计算数据。

“支持人工智能的边缘设备为开发物理设备、软件应用程序或服务的产品经理带来了大量新的商机，”他说艾伦·普里斯特利， Gartner副总裁分析师。

到2023年，超过50%的企业生成数据将在数据中心或云之外创建和处理，而2019年这一比例还不到10%。Priestley说:“这意味着产品经理必须评估计划解决方案的拓扑结构，并利用适当的技术，如半导体或云服务，将人工智能功能置于最佳位置，以满足他们的设计目标。”

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在规划支持人工智能的产品组合时，请解决这5个问题

高德纳概述了在规划人工智能时必须解决的五个关键问题产品组合。支持所有这些决定的是隐私、安全和寿命的基本方面——这些基本要求经常被遗忘，但如果它们失败了，就会产生深远的影响。

1. 将捕获和分析哪些类型和数量的数据?需要捕获和分析的数据的类型和数量，以及对低延迟或实时分析的需求，将对人工智能处理必须发生的地方产生重大影响。通过考虑决策延迟和通信可用性来评估数据量和存储需求。通过利用本地分析减少数据传输和通信需求。
2. 拟议的人工智能技术的成熟度如何?产品经理必须了解产品的成熟度人工智能技术他们提议使用。需要考虑的主要事项之一是，是否存在可用于加速产品开发的预构建或预训练的人工智能模型，并在可能的情况下利用它们。
3. 人工智能算法应该在哪里执行?对于许多产品经理来说，选择将在端点部署人工智能，在边缘计算机中部署人工智能数据中心或者通过云。人工智能功能定位的决定将由所需的分析和处理资源以及用于数据传输的可用通信带宽驱动。
4. 执行拟议的人工智能算法需要什么?作为发展过程的一部分人工智能模型，产品经理必须确定部署模型所需的技术。通过仔细评估利用用于人工智能模型开发和培训的相同技术与使用替代定制设计的人工智能芯片的影响，评估最佳部署技术。
5. 在边缘或物联网端点执行人工智能算法有哪些选择?在分析新数据时，基于人工智能的算法可以在更广泛的技术范围内执行，比如边缘计算(中央处理单元，图形处理单元)和物联网终端(微控制器单元，应用处理器)。外形尺寸和功耗预算将影响可使用的处理芯片类型，但在做出最终决定时将确保适当的支持和适应性。

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