AI项目依靠云计算，借助云的力量，快速的启动业务，是比较好的一种选择。
AI模型训练过程中，出现算力突增，云计算成本低。
云平台提供一站式解决方案，创业公司的选择。
云端AI和边缘端的AI，是我们一直要取舍的问题。智能数据分析任务，模型训练任务，带宽要求不高的推理服务，是云端AI的特点。
边缘+终端的AI能力，用于本地实时响应的推理服务，数据收集、环境感知、人机交互、部分推理决策控制任务等的处理。
形成完整的解决方案。
延伸学习：
远端AI与边缘端AI的优势、区别及应用场景
一、远端AI与边缘端AI的概述
随着人工智能技术的不断发展，其应用场景也越来越广泛。根据数据处理和计算的位置不同，AI技术可以分为远端AI和边缘端AI。远端AI是指将数据传输到远程服务器进行处理和分析，而边缘端AI则是指将计算和数据处理能力下放到设备的边缘，即设备本身或离设备非常近的地方。
二、远端AI的优势和应用场景
远端AI的优势主要体现在其强大的计算能力和数据存储能力上。由于远端服务器通常具备高性能的计算硬件和大容量的存储设备，因此可以处理更加复杂的AI算法和模型，同时存储更多的数据。这使得远端AI在需要处理大量数据和进行高精度计算的应用场景中表现出色。
远端AI的应用场景非常广泛，例如云计算、大数据分析、机器学习等。在云计算中，远端AI可以提供弹性的计算和存储资源，满足用户不断变化的需求。在大数据分析中，远端AI可以对海量的数据进行深度挖掘和分析，为决策提供有力支持。在机器学习中，远端AI可以训练更加复杂的模型，提高预测和分类的准确性。
三、边缘端AI的优势和应用场景
边缘端AI的优势主要体现在其低延迟、高可用性和数据安全性上。由于计算和数据处理能力下放到设备的边缘，因此可以减少数据传输的延迟，提高响应速度。同时，边缘端AI还可以提高系统的可用性，即使在网络不稳定或断开的情况下，设备仍然可以正常运行和处理数据。此外，边缘端AI还可以增强数据的安全性，因为数据在本地处理，减少了被攻击和泄露的风险。
边缘端AI的应用场景也非常广泛，例如智能制造、智能交通、智能家居等。在智能制造中，边缘端AI可以实现设备的智能化和自动化控制，提高生产效率和产品质量。在智能交通中，边缘端AI可以实现车辆的自动驾驶和智能调度，提高交通的安全性和效率。在智能家居中，边缘端AI可以实现家居设备的智能化控制和管理，提高生活的便捷性和舒适度。
四、远端AI与边缘端AI的区别
远端AI和边缘端AI的主要区别在于数据处理和计算的位置不同。远端AI将数据传输到远程服务器进行处理和分析，而边缘端AI则将计算和数据处理能力下放到设备的边缘。这导致了两者在应用场景、优势等方面的差异。远端AI更适合处理大量数据和进行高精度计算的应用场景，而边缘端AI更适合需要低延迟、高可用性和数据安全性的应用场景。
五、远端AI与边缘端AI的结合案例
虽然远端AI和边缘端AI在应用场景和优势上有所不同，但它们并不是互相排斥的，而是可以相互结合和补充的。下面介绍几个远端AI与边缘端AI结合的案例：
-
智能交通系统：在智能交通系统中，可以利用边缘端AI实现车辆的实时感知和决策，同时利用远端AI进行全局的交通流分析和优化。这样既可以实现车辆的自动驾驶和智能调度，又可以提高整个交通系统的安全性和效率。
-
工业制造过程监控：在工业制造过程中，可以利用边缘端AI对生产线上的设备进行实时监控和故障预测，同时利用远端AI对生产数据进行深度分析和挖掘。这样既可以实现设备的智能化和自动化控制，又可以提高生产效率和产品质量。
-
智能家居系统：在智能家居系统中，可以利用边缘端AI实现家居设备的实时感知和控制，同时利用远端AI对用户的行为和需求进行深度学习和预测。这样既可以实现家居设备的智能化控制和管理，又可以提高生活的便捷性和舒适度。
六、小公司为何更适合在云上建立AI能力
对于小公司来说，建立自己的AI能力可能面临诸多挑战，如缺乏专业人才、资金紧张、技术更新快等。因此，选择在云上建立AI能力是一种更加明智的选择。具体原因如下：
-
降低成本：云服务提供商可以提供弹性的计算和存储资源，按需付费，避免了小公司购买和维护高性能计算硬件的成本。同时，云服务提供商还可以提供专业的技术支持和维护服务，降低了小公司的运维成本。
-
快速部署：云服务提供商提供了丰富的AI工具和框架，可以帮助小公司快速构建和部署AI应用。同时，云服务提供商还可以提供预训练的模型和算法库，加速了AI应用的开发进程。
-
保持技术更新：云服务提供商会不断更新其AI工具和框架，以适应最新的技术趋势和需求。小公司可以利用这些更新的工具和框架来保持其AI技术的先进性，而无需自己投入大量的人力和物力进行研发。
-
提高安全性：云服务提供商通常具备强大的安全防护能力，可以保护小公司的数据和模型免受攻击和泄露的风险。同时，云服务提供商还可以提供备份和恢复服务，确保小公司的数据和模型的可用性和可靠性。
综上所述，小公司更适合在云上建立AI能力，以降低成本、快速部署、保持技术更新和提高安全性。通过与云服务提供商合作，小公司可以更加专注于其核心业务和创新发展，同时利用其强大的AI能力来提升其竞争力和市场地位。
