上篇文章中我们提到在智能仓储系统，即物流自动化中AGV部署很依赖边缘人工智能的发展，那么什么是边缘人工智能呢？它在AGV智能仓储系统中发挥着什么作用？我们又如何在AGV智能仓储系统中部署边缘人工智能呢？且听新光科技为你慢慢道来。

1、定义和用途

随着解决方案之间的互联互通，以及对流程之中其他阶段的了解更加深入，各个自动化元素的效率也会随之提高。将人工智能置于产生数据和采取行动的设备附近，我们称之为边缘人工智能，而边缘人工智能的采用正重新定义物流自动化。

　　边缘人工智能的发展极其迅速，其用途不仅限于物流自动化和AGV，而且在资源的可用性中也能保持一定的平衡，例如电力、环境操作条件、物流位置以及可用空间。

2、由来和优点

　　边缘人工智的前身是边缘计算，边缘计算是一种计算方式，能让计算和数据更加紧密地结合在一起。在传统的物联网应用中，大多数的数据通过网络被发送到（云）服务器，并在那里进行数据的处理，再把结果返回到网络的边缘（如边缘处的物理设备）。只有云计算才引入了对延迟的考虑，而这样的方式对于时间敏感型的系统来说是不可接受的。比如在分拣过程中，从本地捕获和处理包裹的图像数据，可以让物流自动化系统在短短的0.2秒内就可以做出响应。而系统这部分的网络延迟则会让分拣过程变得更慢，不过，边缘计算则可以消除这个潜在的瓶颈。

　　虽然边缘计算让计算更接近数据，但将人工智能引入到边缘侧的应用更接近于现实，可以让过程变得更加灵活，而且不容易出错。同样地，最后一公里的物流很大程度上依赖人工，但使用边缘人工智能的AGV自动搬运机器人却可以改善这一现状。

3、需求及作用

在硬件方面，大型的多核处理器不太适合边缘人工智能应用，因此开发人员正在专项针对边缘人工智能部署优化的异构硬件解决方案。这种方案包括了CPU和GPU，当然，还可以扩展到ASIC、MCU和FPGA。某些架构(例如GPU)擅长并行处理，而其他架构(例如CPU)则更擅长顺序处理，却没有一种单一的架构可以真正做到为人工智能应用提供最佳的解决方案。

而边缘人工智能使用能够提供最佳解决方案的硬件来配置整个系统，而不是使用同一架构的多个实例，也不是使用多个设备（所有设备都基于相同的处理器）的同一架构。边缘人工智能有许多不同架构的硬件处理解决方案，通过配置进行协同工作，能够为任何给定的任务引入正确的解决方案，或者在特定设备上整合多个任务，这样可以提供更大的可扩展性能，以及优化AGV的性能。

4、部署方法

在部署边缘人工智能等新技术时，“升级”底层平台（无论是软件，处理器等）的能力尤为重要。每一代新的处理器和模块技术通常为网络边缘的推理引擎提供了更好的功率或性能的平衡，所以能够快速利用这些性能和功率增益，把整个物流自动化系统的中断降到最低的程度。

并且边缘人工智能系统设计也是一个明显的优势，它通过使用微服务架构和Docker容器技术，将硬件中的模块化扩展到软件中。如果有更优化的处理器解决方案可用，即使它来自不同的制造商，软件利用处理器也是模块化的，可以替代之前的处理器，而无需更改系统的其余部分。

硬件和软件的模块化和容器的方法，最大程度减少了被供应商绑定的危险，这就意味着解决方案不依赖于任何特定的平台。它还增加了平台和应用之间的抽象，使得最终用户更容易开发自己的，不依赖于任何平台的应用程序。物流自动化最重要的要求之一就是要实时响应。因此，与一个在软硬件组合开发系统方面有着丰富经验，并且能满足应用需求的供应商合作是很重要的。

总而言之，越来越多的科技公司致力于开发人工智能解决方案，但是大多数公司通常只针对云计算，而不是边缘计算。在边缘侧，其运行条件是不同的，资源可能有限，甚至可能需要专网，但通过使用边缘人工智能等技术，自动化在物流运营中将持续增长并得以扩展，虽然这与云或者数据中心的需求截然不同，但如果使用模块化的方法解决这个问题，将能提供极具竞争力的解决方案、更短的开发周期和灵活的平台。

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