行业转型由边缘人工智能驱动

边缘人工智能技术是如何帮助各行各业的企业克服挑战，提供卓越的客户体验和运营效率的。 引言 在当今竞争激烈的格局中，保持领先于竞争对手意味着领先于技术和创新曲线。 在过去20年，尤其是在最近大流行病以来的年份里，商业世界见证了硬件、软件和数据的爆炸性增长，带来了令人难以置信的技术进步。这使组织能够开发出越来越复杂的解决方案来管理他们的客户、运营和成本基础。但随着技术的持续发展，每个行业的竞争力也在不断提高。 客户需求定制化、独特的解决方案，而组织必须通过处理跨越多个地点的大量数据来保持步伐，同时在不断演变的网络安全环境中保护IT系统。在优化运营效率的额外压力下，企业不得不在日益复杂的背景下寻找提供客户价值的方法。 延迟、可扩展性和安全问题关注零售商、制造商、餐馆、医疗机构、能源和电信网络运营商，甚至智能空间——所有这些都需要快速访问准确的数据，以推动卓越的客户体验。 集中式数据中心在通过网络传输大量数据并应对多个并发用户的请求时，其低效率可能会损害最终用户的性能。服务器过载、中断和安全性漏洞的风险，对分布式和全球性组织来说是一个持续的担忧。 边缘人工智能是企业技术的解决方案和增长最快的部分。德勤全球预测，2023年企业边缘市场将增长22%，而企业网络的年增长率为4%，企业IT的年增长率为6%。1这项强大的技术使得组织能够实时管理分布式站点或节点上的大量数据。通过将处理过程更靠近数据源，组织可以减少延迟，提高响应速度，并减轻对IT网络的压力。 边缘计算驱动的AI带来了自动化更复杂任务的能力，提升了预测分析和决策能力。这有助于各行各业的业务更快地做出决策，提供传统解决方案从未能达到的准确性和灵活性。边缘AI还提供了对客户行为和偏好的更全面视角，有助于提升客户体验和优化运营效率。 增强的体验导致更智能的运营，创造更高的效率和盈利能力。 边缘计算正在改造每个行业的商业，大幅提升客户体验和运营效率。通过将数据处理推向边缘，组织可以在本地工作，无需依赖集中式数据中心或云解决方案。 边缘人工智能允许企业在实时分析数据，从而实现更快决策。利用边缘人工智能，组织可以在数据源处快速处理和分析数据，实现预测分析和一系列客户体验及运营效益。边缘人工智能能够检测并即时识别物体，简化客户互动，提供个性化推荐，并优化库存管理。 边缘人工智能利用深度学习，并依赖强大的图形处理单元（GPU）进行视觉识别、自然语言处理、音频分析、机器人控制和其它高级应用。 通过边缘计算，技术部署在分析过程中受益于提高的速度、可用性和安全性，因为数据永远不会离开本地化环境。 边缘人工智能采用的驱动因素 93%企业中，有超过一半表示在过去三年内，其所在行业变得更加具有竞争性。2 世界正在迅速变化。技术发展迫使组织重新思考其产品、服务和流程。尽管全球化开辟了新的市场和机遇，但组织必须跟上数字化转型、法规变化、网络安全威胁和新兴趋势——如可持续性、消费者偏好的转变、消费者期望的提高以及市场日益激烈的竞争。再加上全球技能短缺、不可预测的能源成本以及人工智能、机器学习（Machine Learning）、深度学习、分析、自动化和物联网（Internet of Things）的出现，显然现代组织有大量问题需要缓解和管理。 87%消费者对数据隐私感到担忧。3 84%消费者中有超过一半表示客户体验与产品或服务同样重要。4 90%企业流程、产品和服务将在2025年涉及人工智能技术。5 79%企业报告将经济不确定性视为一项挑战。6 75%公司发现人才难以寻觅。7 随着数字领域的发展，边缘计算、云计算、人工智能和机器学习、数据分析以及自动化等技术使得组织能够从各种来源捕捉更多的数据。由AI驱动的机器学习使企业能够快速且准确地处理数据。这种严谨的分析产生了大量可用来指导决策和定制化的见解。消费者和用户体验。 • 2740亿美元2025年将投资于边缘解决方案。10 • 1500亿物联网和边缘设备到2025年将产生175泽字节的数据。11 • 50%所有新的企业IT基础设施投资都在边缘技术领域。12 • 75%到2025年，企业生成的大部分数据将在边缘进行创建和处理。13 组织能够在开发和维护高度生产力的流程的同时，更好地预测和满足客户需求。Salesforce的一项研究发现，75%的消费者期望企业使用新技术来提升客户体验。8尽管Vanson Bourne研究显示边缘计算平均提高了30%的运营效率。9 边缘人工智能为各行各业的组织带来更好的客户体验和更高的效率。正因为如此——以及边缘人工智能提供的众多其他优势——组织正在大量投资这项技术。 一项为您的未来而精明的投资。 边缘人工智能正在改变所有消费行业。借助智能设备和传感器，您的组织可以实时收集和分析数据，自动化流程，并在价值链的每个阶段做出明智的决策——从研发到制造、物流再到运营，优化每一环节。 边缘和边缘AI的三大主要商业影响： 推动收入：边缘技术通过为客户提供更多个性化和为组织提供更多数据，正在彻底改变每一个行业。通过将处理、存储和分析分配到数据捕捉点，实时洞察和自动化决策可以解锁收入机会。 支持成本降低：边缘计算改变了组织管理内部运营的方式。对自动化进行投资可以释放员工，提供节省成本或成本重新分配的机会。预测产品需求使组织能够优化库存控制和人员配置，提高运营的灵活性和效率。 使得技术和管理网络更优化：本地数据处理和存储减少了网络可用性和速度的依赖。这消除了延迟，并改进了所有物联网设备的使用体验。边端人工智能还可以通过对客户行为和 使用模式提供实时分析与洞察来支持网络性能，以助力最优决策制定。 边缘人工智能正在推动全球范围内的产业变革。 边缘人工智能通过提供预测洞察和实时数据分析，赋予您的决策者力量，解锁卓越的客户体验，提高运营效率，并增强店内安全。 受益的行业： 医疗保健 各行各业的一场变革 智能空间、零售、制造、医疗保健、公用事业等。 个性化信息： 服务体验改进： 分析客户数据以提供更准确的买方洞察力，以提高沟通效果。 赋能客户服务代表，利用机器学习（ML）在问题成为痛点之前识别它们。 准确诊断和治疗计划：启用更快的AI驱动诊断，个性化治疗方案，更多准确预测以改善结果。 更快的入住和退房程序：利用智能视频监控排队长度和等待时间，并识别和解决瓶颈。 增强导航和移动性：提供商店、建筑、城市、医疗保健和交通枢纽的自主导航服务。 更精准的安全措施： 分析事件，实时识别可疑或不安全行为，并使用机器学习执行自动化安全操作。 个性化产品和服务：在零售、餐饮或医疗环境中提出实时推荐，并利用人工智能支持对话。 聚焦资源： 根据客户流量、需求和改进效率的要求自动调整资源。 优化所有行业的供应链。使制造商、能源组织和电信公司能够快速识别模式并调整运营。 提前预测消费者需求，并利用人工智能分析和预测，让产品延误成为过去式。 欺诈检测改进： 复杂的交通管理： 通过自主分析和预测优化交通路线，以提升效率和改善商务及旅客体验。 分析客户行为和交易信息以检测可疑活动，并保护组织和客户免受潜在问题的威胁。 高效能源管理： 高级机器人与自动化： 监控能源消耗，预测和识别异常模式，或调整运营以降低成本。 协助客户提升服务质量与效率，或自动化日常任务，如仓库中的拣选和打包工作。 增强安全： 有效的基础设施管理： 建立人工智能驱动的访问控制解决方案，以确保公共场所和企业的安全和安保。 积极监控和修复基础设施，在故障点之前进行维护，以降低管理成本和服务可用性。 优化能源和电信网络： 改善医疗服务： 监控和管理电力、水、燃气或电信网络，利用预测分析来预判问题并减少手动干预。 分析患者数据、视频和图像以识别趋势或早期检测疾病，以改善护理和结果。 可持续性提升： 高级库存管理： 集中式数据中心消耗大量能源，产生碳排放，并产生电子废物。许多数据中心正在转向绿色能源以抵消这一影响，但边缘计算提供了一种更优的解决方案。本地处理和存储数据可以减少云流量和能源消耗，这是迈向更加可持续未来的一个步骤。 识别短缺并启用库存和供应的主动补货，以实现有效的成本管理。 增强客户服务： 个性化客户体验并自动化客户服务对话、支持以及帮助资源的共享。 边缘人工智能应用于智能城市、空间和安全 智能公共空间 智能停车 智慧城市管理 智能建筑 全球城市人口正在快速增长。城市面临人口过于密集、交通拥堵、电力和废物需求增加以及污染水平上升等问题。为了应对这些可扩展性和可持续性的担忧，全球范围内正在实施基于边缘人工智能的智能城市计划。 • 68%全球9.8亿人口中，到2050年将有90%以上居住在城区。14 • 城市（消耗）78%世界能源和生产的60%关于温室气体排放的。15 • 服务的数字化降低了运营成本85%欧盟城市。16 智能城市使用物联网设备，如摄像头和传感器，以及大数据分析来监控其物理环境中的活动，并提供符合市民或用户需求的服务。由人工智能驱动的系统正在分析和优化智能城市中的数据，从而提高了公共和私人服务的效率和准确性。 边缘人工智能应用 机场管理：优化飞机起降时间，通过乘客计数和热图减少登记/安检队伍，并理解乘客流量。减少交通拥堵并自动化停车运营。检测遗弃和危险物品，并监控围栏入侵情况。 随着城市越来越科技化，智能空间变得日益普遍——从机场、购物中心到医院。这种日益增长的连接性带来了一种需求，即需要强大的且安全的数据处理和存储能力，以实现快速运行并保障市民安全。边缘人工智能是帮助城市充分利用其数据的技术，优化空间、基础设施和资产利用，管理人流和交通流动、能源消耗以及对环境的即时影响，以提高体验和运营效率，同时减轻如网络犯罪等威胁。 交通枢纽管理：计算车辆数量并进行车牌识别。利用分析和免排队购物优化自助亭和商店运营。通过人群密度分析管理乘客。 交通/道路管理：优化交通，减少拥堵，并确保行人的安全。 公共安全：警告未经授权人员的安保，识别需要立即处理的安保事件，如火灾等。 边缘人工智能在零售和餐饮业的运用 快速服务餐馆（快餐店） 零售商店 零售和餐饮业被迫转型以满足消费者需求、供应链挑战和劳动力限制。推动这一转型的根本因素是电子商务的兴起、竞争加剧、价格敏感型消费者和成本增加——截至2022年，在线销售额占所有零售销售额的20%。 最近，GlobalData对零售和餐饮行业边缘计算的研究揭示了以下情况：在接下来的24个月内：17 79%零售商和餐馆正在寻求扩大他们的全渠道策略。 51%零售商和餐馆正致力于降低运营成本。 尽管市场格局发生了转变，实体店通过大力投资客户体验和提升服务整体质量，成功保持了竞争力。通过利用新技术和构建有效的全渠道战略，零售商和餐饮业者——包括杂货店、百货商店、便利店、加油站、快速休闲餐厅和快餐店——提高了运营效率，同时为消费者提供了更佳的整体体验，并保持了盈利能力。 47%零售商和餐馆正在优化库存和产品选择。 39%零售商和餐馆正在通过自动化任务寻求效率。 尽管餐厅和快速服务餐厅面临着不同的市场力量，但越来越多的餐馆正在加速采用边缘计算和人工智能技术来简化流程，降低成本，并获得对其客户和运营有价值的见解。 • 自动购物：自动化结账与自助服务，推动纳米商店技术，支持智能柜机自动下单，当商品离架时自动补充库存。 电子商务/数字：利用人工智能和分析技术为顾客提供统一的购物体验。提供个性化推荐系统和动态定价。 • 店铺分析：提供缺货实时警报、客户流量热图以及优化排队/等待时间。根据店面位置预测人员配置和产品需求。 • 对话式人工智能：为客户提供通过自然语言处理/聊天机器人、虚拟助手和对话式商务的支持。 • 网络安全：防范网络安全的威胁，包括欺诈检测等，通过实时分析。 • 资产保护：识别并拦截门票切换、误扫以及员工窃贼。 智能供应链 • 驾驶窗式服务：提供语音订单处理、管理等待