人工智能(AI)被认为是制造业、物流业和供应链等垂直领域的变革力量。“人工智能的集成”为企业提供了简化生产流程、节约资源和提升整体服务的工具。
此外，边缘计算与人工智能流程的融合，即边缘人工智能，它代表了一种革命性的解决方案，可提高各种运营的效率、响应速度和整体性能，但其应用也伴随着一系列挑战。
随着对边缘实时决策和数据处理的需求不断增加，边缘人工智能内存限制的问题也日益凸显。自适应边缘技术不断产生数据，不但带来了全新的机遇也带来了诸多的挑战，需要创新的解决方案来确保无缝集成。
边缘人工智能中内存处理功耗占比大
在边缘人工智能的应用中，内存处理的功耗占比较大。据谷歌研究发现，移动系统中约有60%的功耗，由芯片内片上存储器和片内存储器之间的数据传输所带来。降低功耗是边缘人工智能的一个重点，对此有人提出将所有内存整合到单颗芯片上的方案。然而，现有的片上SRAM(静态随机存取存储器)在尺寸和能效方面仍面临挑战。
为了克服性能瓶颈，谷歌、Facebook、亚马逊、苹果等行业巨头及其他关键参与者，都在积极探索边缘硬件解决方案。有前景的方法包括：利用MRAM(磁阻式随机存取内存)，它是一类非易失性存储器，可消除内存泄漏，且其能效、耐用性和产量都比SRAM高。【编者按：内存泄漏指程序中已动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。】
同时，英特尔的3D XPoint、PCM(相变存储器)和ReRAM(可变电阻式存储器)等存储应用也越来越受到重视，成为供应链中维持边缘人工智能发展势头的方法之一。
为供应链边缘的人工智能指明方向
预计到2031年，全球边缘人工智能的市场规模将达到760亿美元，对全面内存解决方案的需求显而易见。无论是传统技术、前沿创新，还是混合方法，人们都在尽力寻求最佳解决方案。随着大型企业积极收购规模较小的行业初创企业的风潮兴起，供应链中的边缘人工智能正在改变内存的游戏规则。
边缘人工智能在物流和供应链应用中的使用率之所以呈上升趋势，是因为该技术具有广泛的优势：
实时决策：边缘人工智能可在源头，即时对数据进行处理和分析，从而便于实时决策。这种灵活性在应对供应链中断、优化路线，以及迅速响应不断变化的需求方面至关重要。
降低延迟：通过在边缘设备本地处理数据，边缘计算与人工智能的融合可最大限度地减少延迟，确保更快的响应时间。这对时间敏感型供应链的运营尤为重要，例如订单履行、库存管理等。
带宽优化：这种集成技术减少了将大量数据传输到中央服务器的需求，优化了带宽利用率。对于偏远或带宽受限地区的供应链应用是有利的，它可提高整体网络效率。
提高安全与隐私：处理敏感数据下放到本地，可以提高安全与隐私。边缘人工智能允许关键决策在不过度依赖外部服务器的情况下进行，降低了数据泄露的风险，并确保符合数据保护法规。
成本效率：该技术最大限度地减少了对大量云计算资源的需求，从而节省了成本。本地化处理可降低数据传输成本，对拥有分布式供应链网络的公司尤为有利。
可扩展性和灵活性：集成了人工智能的边缘系统可以轻松扩展，以适应不断变化的供应链需求。这种灵活性允许与现有系统无缝集成，并适应不断变化的运营需求。
提高偏远地区的可靠性：在连接性困难的供应链场景中，该技术可确保更可靠的运行。即使在网络连接时断时续或网络不稳定的地区，本地化处理也能保证系统功能持续运行。
能量效率：边缘人工智能设备旨在优化能耗，使其适用于电力资源有限的应用场景。这种能效在偏远地区或移动供应链运营中尤为重要。
定制化的机器学习模型：该技术允许开发和部署针对特定供应链挑战量身定制的机器学习模型，可确保决策过程更加准确、有效。
适应物联网集成：随着物联网设备在供应链中日益普及，边缘人工智能可与这些设备无缝集成。这种集成增强了从各种物联网传感器和设备收集、分析和处理数据的能力。
边缘人工智能内存解决方案的创新前景
在供应链应用中采用边缘人工智能，有助于建立一个更加灵活、响应更快、成本效益更高的生态系统，并满足现代供应链管理不断变化的需求。然而，如果没有前瞻性的技术，边缘计算与人工智能的深度融合将继续停滞不前。
尽管边缘人工智能在物流和供应链应用中的崛起值得关注，但内存限制的复杂挑战阻碍其充分发挥潜力。想要满足边缘数据处理的需求，就必须齐心协力克服内存限制，行业领导者要积极寻求前沿解决方案和创新存储应用。
