AI 如何打通边缘计算的「任督二脉」？
数字经济时代，没有一种技术可以独立支撑整个科技的发展，这也是为何已迭代 64 年的 AI、演进 17 年的边缘计算、嬗递 14 年的云计算等前沿技术时至今日才迎来全面爆发的主要原因。
AI、边缘计算、云计算三者的关系
从技术角度来看，在碰撞与迭代的过程中，AI、边缘计算、云计算三者相辅相成才呈现了当下万物互联、万物智联的景象，而它们之间的关系可以用一个的比喻来简单地描述：
如果将云计算比作计算机智能系统的大脑，那么边缘计算相当于该系统的眼睛、耳朵和手脚，AI 则是该系统“智能”的核心分析器。即在云化时代，云计算相当于统筹者，边缘计算是逐个击破的重要驱动，AI 为云计算+边缘计算协同合作机制发挥最大效率。
其中，作为一种利用互联网实现随时随地、能广泛进行网络访问、资源共享、且具备快速的可伸缩性和可度量等独特优势的技术，云计算的出现颠覆了传统 IT 系统技术架构。同时，它囊括了 SaaS、Paas、laaS 三种服务模式，让很多应用的研发也无须再去关注令人头疼的硬件、软件等问题，而可以让企业及工程师们直接在云端操作解决。正因此，近几年间，越来越多的企业选择了“上云”。
不过，云计算虽然能够加快应用部署速度以及增强 IT 系统与业务灵活性，但是物联网时代，海量数据的爆发，如果将数据都上传云端进行智能处理，无疑将会对网络带宽带来很大的挑战，同时在一定的智能化场景中如自动驾驶、智能医疗设备等领域，有些数据来不及返回至云端，而是需要立即被识别与实时地分析与处理，这就应用到了边缘计算技术。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合了网络、计算、存储以及应用处理能力的分布式平台，就近提供智能服务，在实际应用中，它可以分析和过滤传感器侧的数据，只将相关的数据发送到云，从而实现聚焦局部、实时及短周期的数据处理操作。基于此，也可以将边缘计算理解为云计算的一种延伸，它能够进一步地将云计算的计算能力下沉到边缘。
在错综复杂的数据交互中，简单来看，AI 的存在是赋能各种平台构建算法和模型，并分析哪些数据需要上传至云，哪些数据需要独立和快速做出决定，从而基于机器学习、信号处理与优化等手段，将设备所收集的数据进行训练与学习，由此在不断迭代中让系统与传感器有能力根据最新的数据调整其内部算法，并扩展其智能性。
万物互联之下，AI 如何全面渗透？
如今，AI 早已成为社会发展的必然趋势，而 AI 想要全面入局智能终端设备，不仅需要借助云计算，更需要边缘计算的支撑，但在技术带来利好的同时，我们也发现应用挑战随之而来，在当下，「如何将 AI 更高效地应用在边缘计算中，并带来高速响应能力」是整个业界颇为关心且亟需解决的问题。
众所周知，对于行业的开发者及工程师而言，在物联网+AI 大时代，想要使用传感器数据的应用开发，需要具备机器学习、信号处理、数据处理及优化、以及嵌入式工程相关的专业技术。而具备这些技术的人才，不管是对于大公司还是小公司来说，都很难找到而且价格昂贵。
那么，是否有低成本、高效率的速成解决方案能够帮助业界更好从边缘计算侧入手 AI？基于此，去年年底，人工智能公司 Qeexo 奇手发布了一款一键式全自动化平台——Qeexo AutoML，填补了针对嵌入式边缘设备的全自动化机器学习平台的市场空缺，让用户能够快速在边缘设备上使用传感器数据构建机器学习解决方案。
在 Qeexo AutoML 平台上，可以将数据预处理，提取特征，选择模型，优化超参数，验证结果，以及部署模型等传统机器学习流程中需要大量重复工作的过程均实现自动化，这样对于解决目前机器学习工程师稀缺的问题，无疑会产生积极的影响。在 AI 浪潮之下，开发者如何快速运用 Qeexo AutoML 平台，更好地突破 AI 在边缘计算实践中的挑战？
在此，CSDN 邀请到了 Qeexo 中国区市场负责人翟伟，与业界更多的可穿戴领域、IoT 领域以及工业应用领域的工程师以及高级管理人员们，共论 Qeexo AutoML 平台自动开发出针对目标嵌入式平台的轻量级、高速以及高性能的机器学习模型实践与应用。
基于此，工程师们只需要输入有标签的原始传感器数据，平台就会将它处理成适合机器学习的数据，并自动进行特征提取，超参数优化，以及执行机器学习模型的构建算法，然后针对目标嵌入式 MCU 创建机器学习库。这个被创建的模型具有代码精简，处理速度快，功耗低的优点。
Qeexo 中国区市场负责人翟伟
翟伟，负责 Qeexo 公司机器学习产品在中国区的市场策略规划和推广。本科毕业于清华大学，在中科院获得研究生学位。在中国 IC 行业有 20 年的技术、市场和销售经验，曾担任美国 Cypress 和 InvenSense 中国区的高级管理人员，对于嵌入式处理器和传感器产品在手机、家电、IoT 和工业领域的应用都有深入的涉猎。目前正协助公司全力推动“在边缘应用中普及 AI”的使命。
通过本次课程，你可以 Get 到以下知识点：
1. Qeexo AutoML 平台通过将复杂的和劳动密集型的任务自动化，来快速创建使用传感器数据的机器学习算法。
2.这个工具嵌入了创建 AI 算法所需要的数据科学，机器学习，信号处理和优化，嵌入式工程等专业技术。
3. Qeexo AutoML 平台使用传感器数据，自动进行特征提取，优化和模型创建，并针对嵌入式 MCU 平台的创建机器学习库。
4.工厂预测性维护，可穿戴、IoT、老年护理、智慧家庭、动物追踪以及使用传感器数据的所有 IoT 应用都适用这一工具。
AI 时代，何不以高效的工具迎刃而上！
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