2021年，受疫情、对更高效业务流程的需求以及物联网、5G和人工智能方面关键进展的推动，边缘计算的需求大幅增长。

例如，在IBM 5月份发表的一项研究表明中，94%的受访高管表示，他们的企业机构将在未来五年内部署边缘计算。

从智能医院和智慧城市到无人商店和自动驾驶汽车，我们比以往任何时候都更加需要边缘AI，即边缘计算和AI的组合。

物流问题、工人短缺、通货膨胀和疫情所造成的不确定性正困扰着企业。边缘AI解决方案可以作为人与机器之间的桥梁，实现预测、工人分配、产品设计和物流的改进。

以下是NVIDIA预计将在2022年出现的五大边缘AI趋势：

虽然边缘计算正迅速成为许多企业必不可少的技术，但其这项技术的部署仍处于初期阶段。

为投入生产，边缘AI管理将由IT部门负责。Gartner在最近的一份报告中写道：“边缘解决方案历来由业务部门管理，但这项责任现在正在转移到IT部门，企业正在运用IT资源来优化成本。”

为了解决与可管理性、安全性和规模有关的边缘计算挑战，IT部门将转向云原生技术。容器化微服务平台Kubernetes已成为大规模管理边缘AI应用的领先工具。

部分企业的IT部门已在云端使用Kubernetes，这些企业可基于经验，构建自己的边缘云原生管理解决方案。而更多企业将购买第三方产品，例如Red Hat OpenShift、VMware Tanzu、Wind River Cloud Platform和NVIDIA Fleet Command。

计算机视觉已成为边缘AI部署的主流技术。图像识别引领着AI训练的培训潮流，形成了强大的计算机视觉应用生态系统。

NVIDIA Metropolis是一个应用程序框架和开发工具集，能够帮助创建计算机视觉AI应用程序。自2017年以来，其合作伙伴网络已经扩大了100倍，现在已有1000多名成员。

许多企业正在部署或购买计算机视觉应用程序。这些处于计算机视觉前沿的企业将开始关注多模态解决方案。

多模态AI所带来的各种数据源可用于创建更智能的应用程序，这些应用程序能够对看到、听到和感觉到的事物做出反应。这些复杂的AI用例能够使用自然语言理解、对话式AI、姿态估计、检查和可视化等技能。

结合数据存储、处理技术和输入/输出或传感器功能，多模态AI可以在边缘产生实时性能，从而扩展机器人、医疗健康、超个性化广告、无人购物、礼宾服务体验等领域的用例。

想象一下使用虚拟助手进行购物的情景。通过传统AI，虚拟化身可以看到您从货架上拿起的商品，语音助手可以听到您所订购的商品。

通过结合这两个数据源，一个基于多模态AI的虚拟化身可以听到您所订购的商品，然后观察您的反应并做出回应。这种互补信息使AI能够提供更好、更具有互动性的客户体验。

智能工厂是另一个由新型边缘AI应用推动的领域。Gartner的这份报告还指出：“到2027年，深度学习形式的机器学习将被加入到65%以上的边缘用例中，而这一比例在2021年还不到10%。”

工厂可以将AI应用添加到摄像头和其他传感器上，以便进行检测和预测性维护。但检测仅仅是第一步，一旦发现问题，就必须采取行动。

AI应用能够检测到异常情况或缺陷，然后提醒人类进行干预。但对于安全应用和其他需要即时行动的用例而言，只需将AI推理应用与管理装配线、机械臂或取放机的物联网平台相连接，就能实现实时响应。

这些应用之间的集成依靠自定义开发工作。因此，预计AI和传统物联网管理平台之间会建立更多的合作关系，来简化工业环境中边缘AI的采用。

AI-on-5G组合式计算基础架构提供了一个安全、高性能的连接结构，该结构可以集成现场、本地或云端的传感器、计算平台和AI应用。

其主要优点包括在非有线环境中的超低延迟，有保障的服务质量和更高的安全性。

AI-on-5G将解锁新的边缘AI用例：

工业4.0：工厂自动化、工厂机器人、监测和检查。

汽车系统：收费公路和车辆遥测应用。

智能空间：零售、智慧城市和供应链应用。

全球首批全栈式AI-on-5G平台之一Mavenir Edge AI已于2021年11月发布。今年预计将出现更多全栈式解决方案，提供企业5G环境性能、管理和规模。

对于部署边缘AI的企业机构而言，MLOps将成为推动边缘数据流动的关键。这些企业可以从边缘获取新而有趣的数据或洞察、重新训练模型、测试应用并将其重新部署到边缘，从而提高模型的精度和结果。

传统软件可能会在每个季度或年度进行更新，而AI可以从持续的更新周期中获益良多。

MLOps仍处于初期发展阶段，许多大型企业和初创企业都在构建解决方案，以满足对人工智能技术更新的持续需求。虽然这些解决方案目前大多侧重于解决数据中心的问题，但未来它们将转向边缘计算。

如上图所示，在AI的发展历程中，出现了数波浪潮

AI正在通过新的工具和解决方案实现民主化。下一波浪潮将是由物联网的大幅增长和5G可用性驱动的边缘AI。

随着行业着眼于如何从云端延伸到边缘，更多企业将在2022年把他们的AI推理转移到边缘，以促进生态系统的增长。