如今，越來越多的設備在邊緣連接。值得高興的是，由于AI和機器學習，它們更加強大。這種更智能、更近距離的設備接連出現，正在改變設備在物聯網中的功能。

這一結果將徹底改變未來的智能家居，為消費者帶來巨大的勝利。比Amazon Alexa更先進的是，下一代數據處理設備將能夠做出更多自主決策，并改變我們與技術的交互。

更重要的是，這一趨勢沒有放緩的跡象。設備越智能，其承載的數據就越多，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于邊緣的設備和更智能的家庭。

從云到邊緣的遷移

在邊緣托管和處理數據是計算的邏輯下一步。在過去的幾十年里，技術已經發展到將數據存儲在中央大型機上，然后是個人計算，再來是云計算。現在，邊緣不再使用數據中心來托管和處理信息，而是使計算和數據存儲更接近數據源，從而減少了向遠程位置發送大量數據的需求。這可以在速度、可用性、隱私和數據安全方面帶來無數好處。

與此同時，更智能的設備正在推動數據從云端遷移到邊緣。考慮到設備經常加載AI優化的芯片組。這些芯片更小、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、處理復雜的數據和管理解決方案——所有這些能力都轉化為更高級別的自主權。

更智能的設備，更智能的家庭

現代家庭中功能強大的設備越來越多，這使得邊緣計算不僅可行且實用。與其把個人數據托管在公司租用的云存儲上，不如將其保存在家里?用戶的利益不言而喻。

首先,帶寬。由于邊緣技術在本地分析數據，而不是在遠程通信延遲的遙遠云中分析數據，這可能為設備實時響應用戶需求鋪平道路。例如，在未來的智能家居中，聯網的安全攝像頭可以以更低的成本播放超高清視頻。此外，裝有AI的攝像頭還可以識別人群，統計過往車輛;智能音箱，像Google Home或Amazon Alexa，可以執行更復雜的任務和計算，變得更有幫助。

第二,延遲。一些應用程序需要接近即時的響應時間，這是云計算不能總是提供的。由于數據不需要傳輸那么遠，所以邊緣的延遲天生較低。因此，智能家居設備變得更快，可以即時響應用戶的命令并提供實時信息。這些更快的響應時間，可以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電磁爐。

第三,安全。邊緣計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數據的機會。此外，輔助邊緣計算通信的平臺正在成熟。以物聯網設備間的P2P(點對點)連接為例。終端用戶和服務器之間的這種通信繞過任何第三方服務器，以確保消息的直接和安全的中繼。這不僅消除了延遲，且消除了另一個通常由云處理的元素，并將其重新置于用戶的控制之下。這對聯網設備尤其重要，因為這些設備過去的安全記錄不佳。

開啟更智能的未來

其實，Edge AI代表了第一波真正將未來科技融入家庭的浪潮。雖然AI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Edge AI進步的產物。這是一個更智能的未來的開始。

大流行只是加速了這種聯網設備的趨勢。預計到明年，智能家居數量將超過3.5億戶。現在，隨著更多的設備和更高的消費者期望，這些應用程序的先進程度還有待觀察。從分析用戶生命體征參數和制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報警系統，Edge AI將永遠改變家庭中的物聯網。