设备端人工智能构建：基础设施、团队和数据

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设备端人工智能正在重塑我们设计、部署和运行智能系统的方式。 在建筑、制造、金融或医疗保健等各行各业中，越来越多的组织不再将所有数据发送到云端，而是将智能技术部署在数据生成地附近：例如机器、移动设备、可穿戴设备、传感器或工业设备上。 本地法学硕士这种转变可以带来更快的响应速度、更好的隐私保护和更低的成本，但也需要制定完善的基础设施、人才和数据战略。

如果你的公司想要构建可靠的设备端人工智能，你需要做的远不止选择一个模型那么简单。您必须了解人工智能如何融入您的业务流程，真正需要哪些硬件和云资源，如何组织团队，以及如何管理数据、伦理和能源消耗。在本指南中，我们将把所有这些环节串联起来，融合基础设施最佳实践、团队建设洞见和人工智能基础知识，帮助您从实验阶段过渡到在您的设备上直接运行强大且生产级的人工智能。

现代产业中设备端人工智能的真正含义

人们谈论“建筑业人工智能”或“制造业人工智能”时，通常指的是融入整个项目或生产生命周期的智能系统。规划、设计、调度、运营和维护。借助设备端人工智能，大部分智能功能在本地运行：例如在工程车辆上的机器控制器、可穿戴头盔、工业机器人，甚至是在现场使用的智能手机应用程序中。

在建筑行业，专业人士利用人工智能来加快规划、设计审查、进度安排和项目管理。从而减少延误、预算超支和安全事故。模型可以分析图纸、3D扫描和历史项目数据，及早发现风险，提出更切合实际的时间表或优化资源分配。当这些模型能够至少在现场执行部分推理时——例如在坚固耐用的边缘设备上——即使在网络连接有限的情况下，管理人员也能近乎实时地获得洞察。

人工智能并非要取代工地现场或后台的工人。人类的专业知识仍然至关重要，它能够解读人工智能生成的报告，验证其建议，并识别模型无法全面反映现实的极端情况。在实践中，人工智能扮演着决策支持的角色：它预先筛选信息，突出显示模式和异常情况，而人类则最终负责安全、合规和战略选择。

人工智能的影响几乎渗透到建筑或制造项目的方方面面。从预测供应链中断和优化库存，到监控设备运行状况和能源消耗，人工智能可以使项目更经济、更快捷、更高效。借助历史数据和先进模型，对时间安排、资源和预算进行精准估算，有助于企业在竞标中脱颖而出，同时保障利润。

端到端人工智能产品开发和设备端用例

构建真正意义上的设备端人工智能解决方案很少止步于模型构建。成功的公司通常会管理完整的产品生命周期：硬件设计、嵌入式软件、连接、云后端、移动应用、分析仪表板和持续更新。

专注于人工智能和互联设备的服务提供商通常涵盖广泛的产品。消费电子产品、物联网、增强现实/虚拟现实系统、移动设备、可穿戴设备、医疗设备、工业自动化、汽车零部件、智能家居和智慧城市、可再生能源系统、精准农业、垂直农业、航空航天解决方案、协作机器人（cobot）、无人机，甚至军民两用或国防应用。在几乎所有这些领域，将人工智能直接集成到设备中都能带来延迟、隐私和鲁棒性方面的优势。

人工智能开发本身是一个严谨的过程，旨在创建能够智能运行的软件系统。 利用机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术，这些系统能够处理海量数据，检测模式，进行预测，甚至可以生成创意内容或控制信号。其目标是实现传统上需要人类智能才能完成的任务的自动化，例如决策、问题解决或理解图像、音频或文本等复杂输入。

设备端人工智能将这种总体愿景缩小到能够在资源受限的情况下实际运行的模型和流程。内存有限、计算能力较低、功耗预算严格，而且在许多情况下，网络连接也不稳定。这就需要精心设计的模型（更小的架构、剪枝、量化）、优化的运行时环境，以及与周围固件和硬件的紧密集成，并需要采用诸如以下技术： 局部模型微调 使模型适应设备限制。

人工智能基础设施和设备端部署的战略规划

尽管人工智能正作为一项核心业务能力飞速发展，但许多组织低估了它所需的规划基础设施规模。提供“人工智能即服务”的供应商和将人工智能嵌入物理设备的产品公司都需要可扩展、设计良好的计算基础，以避免因硬件和框架的演进而造成的浪费性支出和快速过时。

在将人工智能集成到您的产品或服务之前，您必须了解当前的功能和未来的需求。这意味着要规划模型的运行位置（云端、边缘、设备）、更新方式、数据在架构中的流动方式，以及每个用例所需的性能和延迟。一份切实可行的路线图可以帮助您避免购买错误的硬件、过度构建云端或陷入脆弱的解决方案，同时还能密切关注…… 开发运营趋势.

评估您当前的基础设施是否已做好人工智能准备

第一个具体步骤是对您现有的 IT 和 OT（运营技术）基础设施进行深入评估。你需要清楚地了解相对于 AI 工作负载和设备端限制的优势、劣势和差距。

这项评估应涵盖硬件（服务器、存储、网络、边缘网关、设备类型）、软件（数据库、应用平台、编排工具）和数据管理实践。如果没有这个基准，几乎不可能为人工智能的采用规划出切实可行的升级或架构变更。

成熟的治理框架可以指导这种评估，并使技术选择与业务目标保持一致。其中最具影响力的两个是 ITIL 和 COBIT。ITIL（信息技术基础架构库）最初由英国政府开发，并经过多次迭代更新，专注于 IT 服务管理以及如何从设计到持续改进，使服务与业务需求保持一致。特别是 ITIL 4，强调管理与技术之间的灵活性和集成性——当人工智能应用于核心业务流程而非孤立的工具时，这一点至关重要。

ISACA 的 COBIT 为企业 IT 治理和管理提供了一个补充框架。它有助于确保技术投资（包括人工智能平台和设备端部署）能够妥善管理风险、支持战略目标并优化性能。运用 COBIT 式的思维方式，您可以验证每一次与人工智能相关的基础设施升级是否真正提高了效率，并符合自动化、安全性和合规性方面的最佳实践。

结构化的评估阶段迫使组织超越“炫酷的模式”，专注于业务一致性。它防止团队将人工智能纯粹视为技术游乐场，而是将其定位为一项必须加以管理、衡量和持续改进的长期能力。

计算能力：GPU、TPU、FPGA 及人工智能扩展

深度学习和大规模机器学习对计算能力的需求非常高。训练大型模型（即使推理稍后在设备上运行）通常需要云端或数据中心的 GPU、TPU 或 FPGA 等加速器。

人工智能加速器的硬件市场正以惊人的速度发展。新一代GPU、专用ASIC和张量处理器层出不穷，例如英特尔的Gaudi3系列和NVIDIA最新的顶级加速器。虽然每款新芯片都立即投入使用通常并不明智，但至少应该密切关注市场动态，了解产品之间的质的差异，并评估配套软件的成熟度。

由于强大的软件生态系统和高性能，GPU 仍然是目前人工智能领域应用最广泛的选择。在选择显卡时，您必须区分训练和推理工作负载，估算模型的大小和复杂度，考虑预算限制并评估库支持。NVIDIA A100、H100 或 H200 因其强大的性能、成熟的生态系统和专业的 AI 功能而备受业界青睐（请参阅我们的……）。 NVIDIA 驱动程序指南然而，AMD 和 Intel 的 GPU 正在获得越来越多的关注，尤其是在性价比或特定集成方面具有优势的情况下。

可扩展性与原始性能同等重要。对人工智能计算的需求很少是恒定的：例如，电商平台在黑色星期五或网络星期一前后会出现巨大的季节性高峰。像亚马逊这样的公司依赖于云计算平台，以便在高峰期增加GPU资源，在低谷期减少资源。这种弹性既避免了永久性基础设施规模过大，又能保持用户体验和人工智能服务的可靠性。

同样的逻辑也适用于训练和部署最终将在设备上运行的模型。在训练或大规模模型转换期间，您可能需要突增的计算能力，但日常更新所需的计算能力则少得多。弹性基础设施让您可以根据实际需求调整成本，而不是将自己锁定在大部分时间都处于闲置状态的静态集群中。

大型人工智能工作负载的数据存储和管理

人工智能系统的成败取决于它们处理、存储和检索大量数据的能力。即使最终模型在小型设备上运行，训练通常也依赖于大量的传感器读数、图像、日志或操作记录数据集。

为了支持这些管道，你需要快速、可扩展的存储架构。对象存储用于存储图像、视频和自由格式文本等非结构化数据，而高性能数据库则用于存储事件、交易或资产状态等结构化数据。高效的AI训练需要低延迟、高带宽的访问，这通常意味着使用数据缓存层、高速网络和优化的检索系统。

Ceph等分布式存储平台因其灵活性和成本效益而广受欢迎。Ceph 可以在通用服务器上运行，支持不同的存储接口，并且能够很好地与云环境集成。其自我管理和自我修复功能有助于降低资本支出和运营支出，这在数据量呈指数级增长时至关重要。

另一种强大的方法是 NVMe over Fabrics (NVMe-oF)。NVMe-oF 并非单一产品，而是一种标准，它允许多家厂商构建兼容的解决方案。NVMe-oF 将 NVMe SSD 的速度和低延迟优势扩展到网络架构上。从远程节点的角度来看，它几乎就像本地 PCIe 连接的存储设备一样，因此非常适合高性能数据库、计算密集型工作负载和实时大数据处理。

借助 NVMe-oF，您可以通过向光纤通道网络添加更多 NVMe 设备来扩展存储容量，而不会牺牲性能。虽然 NVMe 硬盘通常比传统的 SATA SSD 或 HDD 更贵，但其更高的吞吐量意味着您只需更少的设备即可达到性能目标，从而降低维护和能源成本。

云平台、混合模型和软件提供商

选择合适的云平台和软件生态系统是人工智能基础设施建设的另一个关键决策。大多数主流云服务提供商都支持 AI 工作负载，但关键问题在于与您选择的加速器的兼容性、总体拥有成本、数据治理要求以及您内部团队的专业知识。

虚拟化在云计算中无处不在，但对于繁重的人工智能工作负载而言，它并非总是最佳选择。虚拟机管理程序引入的开销会限制性能，尤其是在训练大型模型或大规模运行对延迟敏感的推理任务时。因此，许多组织正在转向混合架构，将公共云服务、虚拟化环境和裸机服务器结合起来。

摩根大通等知名金融机构就体现了这种混合模式。为了处理用于实时风险管理和金融分析的大数据流，该公司采用了云、虚拟化和裸机基础设施相结合的架构。云和虚拟化环境提供了灵活性和更便捷的扩展性，而裸机服务器则负责处理计算密集型的AI任务，避免了虚拟化带来的开销，并可直接访问GPU。

对于构建设备端人工智能的组织而言，同样的混合逻辑也适用。训练和大规模评估可以在云端或专用裸机集群上运行，而优化后的量化模型随后会被推送到设备。诸如用于虚拟化的 OpenStack 和用于容器编排的 Kubernetes 等技术，以及来自最佳实践的支持，简化了跨异构环境的部署、扩展和运维。 SRE 和 DevOps.

许多云供应商还提供更高级别的AI服务和MLOps工具。 例如，类似 Google Cloud 上的 Vertex AI 这样的平台，新客户通常会获得试用额度。这些平台可以加速开发、训练和部署，但您应该评估它们在多大程度上支持将模型导出到资源受限的设备，以及您愿意将产品路线图与特定提供商的关联程度。

人工智能运营中的能源效率和能耗

人工智能带来了令人瞩目的能力，但也带来了巨大的电力需求。尤其对于具有大型模型和高吞吐量的深度学习工作负载而言，传统的节能策略（例如转移工作负载、关闭闲置资源）在GPU和其他加速器必须随时准备处理繁重任务的情况下更难实施。

实际上，优化基础设施的冷却和环境方面，往往比单纯优化计算能力更能带来显著的收益。冰岛的一些数据中心，例如 Borealis 和 atNorth，充分利用了当地凉爽的气候和丰富的可再生能源。它们采用自然空气冷却和地热能，大幅减少了对人工冷却的需求，从而降低了人工智能基础设施的整体能耗；其他一些专注于人工智能的地区也出现了类似的举措。 绿色数据中心.

在冰岛等偏远地区开展业务也带来了挑战。例如，较高的网络延迟和有时受限的连接性。因此，企业必须谨慎选择哪些工作负载在此类环境中运行以及何时运行。批量培训、离线分析或可在非高峰时段安排的任务都是不错的选择；而对延迟敏感且具有严格服务级别协议 (SLA) 的服务则可能需要部署在更靠近最终用户的位置。

在硬件和算法方面，使用节能型GPU或TPU，并通过剪枝和量化来优化模型是关键手段。通过移除冗余参数并降低数值精度，可以在保持可接受精度的前提下显著降低计算和功耗需求。对于设备端人工智能而言，这些技术并非可有可无，而是将强大模型集成到严格的功耗和散热限制中的基础。

更广泛地说，采用绿色数据中心技术、智能资源管理和由人工智能驱动的动态扩展可以提高整个 IT 系统的能源效率。. 将资源使用与实际需求相匹配，可以确保您不会浪费能源，无论是在云集群、本地数据中心还是边缘的智能设备群中。

构建高效的 AI 应用和设备端体验

从软件角度来看，人工智能应用程序是指任何使用一种或多种人工智能技术来执行特定任务的程序。 从简单的重复性动作到模拟人类推理的复杂认知操作，这些应用程序涵盖了医疗保健、金融、零售、制造等众多行业，其设备端版本也正迅速涌现，应用于可穿戴设备、移动应用、工业设备和消费电子产品等领域。

例如，从工厂的预测性维护到零售业的个性化推荐，都属于此类应用。例如，银行业中的自动化文档分析。随着人工智能技术的成熟，我们可以期待更多富有创意和颠覆性的应用：例如，为建筑工人提供情境感知增强现实叠加层、直接嵌入机械设备的安全系统，以及医疗设备内部的智能助手。

对于开发者而言，丰富的开源生态系统大幅降低了准入门槛。TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等框架提供了经过实战检验的组件，用于构建、训练和部署模型。围绕这些框架，您可以找到专为设备端 AI 量身定制的转换器和运行时环境，例如 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 或专门的厂商 SDK，它们有助于将模型集成到智能手机、微控制器或工业控制器中。

人工智能如何改变专门的开发团队

人工智能的兴起不仅改变了产品，也彻底改变了公司构建和组织开发团队的方式。许多组织正在转向组建专门的人工智能团队，将软件工程、数据科学和领域知识融合在一起，而不是将人工智能职责分散到不相关的项目中。

分析人士强调，成功的AI人才生态系统依赖于文化变革、角色重新设计、招聘、技能提升以及对外部承包商的合理利用等多种因素的结合。人机协作成为核心：人和人工智能工具并肩工作，职责和信任界限明确。

为了打造能够在人工智能驱动的环境中蓬勃发展的开发团队，企业必须重新审视以下三个主要维度。首先，是角色本身：职位描述、职业发展路径以及职责如何在个人之间分配。其次，是团队结构和组织设计：人工智能团队如何与核心业务部门协调一致，以及如何整合外部人才。第三，是团队赋能：文化、沟通模式、协作工具以及对持续学习的高度重视。

现实情况是，全球范围内都存在高素质人工智能专业人才短缺的问题。这个领域相对年轻，需求巨大，许多组织都在激烈争夺人才。因此，简单地“聘请所有你想聘请的专家”是不现实的；相反，你需要制定周密的策略，将内部开发、技能提升以及与专业供应商的合作结合起来。

咨询公司强调，不仅要打造最优秀的AI团队，还要构建团队运作所需的结构和环境。如果没有正确的治理、流程和支持，即使是杰出的专家也很难交付生产级人工智能，尤其是在设备端或工业部署等复杂环境中。

专门的人工智能开发团队的规划和角色

在启动人工智能项目之前，尤其是在涉及将模型嵌入设备的项目之前，您需要制定完善的计划。行业内每隔几个月就会出现新的技术趋势，但并非每家公司都应该追逐每一个趋势。你真正需要的是清晰的实施路线图，以及一位值得信赖的技术合作伙伴或一支具备相关技能的内部团队。

战略规划始于对自身现状的诚实评估。：你想解决的问题、成本结构、限制条件以及可以快速见效的机会。在此基础上，你可以定义一个试点项目，设定切实可行的目标，并制定一个循序渐进的人工智能实施计划，从基础数据工作逐步过渡到更高级的功能。

组建团队时，只寻找普通的软件工程师是错误的。人工智能和设备端项目需要多种专业角色。典型的关键职位包括数据建模师、深度学习专家、数据工程师、软件工程师、应用机器学习工程师、用户体验设计师以及真正了解建筑、制造、金融或医疗保健等领域的领域专家。

你还应该考虑一些不太明显但日益重要的角色。例如社会学家或人工智能伦理专家、产品设计师、IT主管和技术项目经理。这些人帮助团队预测人工智能的社会影响，将业务需求转化为可行的路线图，并确保解决方案与现有系统和流程无缝集成。

在技​​能方面，企业通常会寻找在数学、统计学、数据科学或计算机科学方面拥有扎实基础的人才。学历并非唯一标准，但对于大多数人工智能相关职位而言，精通线性代数、概率论、统计学、大数据技术、算法和现代机器学习框架是必不可少的。沟通、解决问题和利益相关者管理等软技能对于人工智能项目的成功同样至关重要。

尽可能优先考虑具有实际人工智能项目经验的候选人。那些已经将模型投入生产、处理过数据质量问题或针对受限设备优化过模型的人，比那些只完成过学术课程或玩具示例的人更能理解其中的陷阱。

人工智能项目中的数据管理、伦理和问题解决

数据的可用性和质量是每个成功的AI项目的核心。一支专业的 AI 团队需要数据管理方面的专家，他们能够访问不同的数据源，清理和转换数据集，并准备可靠的训练和评估流程。

在实践中，人工智能在数据管理的五个关键领域发挥着重要作用。分类、编目、质量评估、安全和数据集成。利用人工智能自动标记文档、检测数据质量异常或发现可疑访问模式，可以显著提升组织大规模处理信息的方式。

人工智能项目从一开始就必须融入伦理和隐私考量。团队成员需要确保数据得到负责任的使用，模型不会编码不公平的偏见，并且隐私法规得到遵守——真实事件凸显了这些教训的重要性。 安全和隐私 风险。当人工智能系统直接与人们通过他们日常携带或使用的设备（例如手机、可穿戴设备或车载系统）进行交互时，这一点尤其敏感。

人工智能项目也往往会面临复杂的技术和分析挑战。从处理不平衡数据集到设计稳健的评估指标，都需要建立强大的实验、调试和协同解决问题的文化。能够快速迭代想法、找出根本原因并调整方法的团队更有可能将产品推向生产环境。

领导人工智能项目，并组建专门的团队

有效领导人工智能项目始于对应用领域的深刻理解和清晰、可衡量的目标。仅仅说“我们希望在产品中使用人工智能”是不够的；你需要确切地知道你要解决什么问题，你面临哪些限制，以及成功是什么样子。

组建一支跨学科、专注的AI团队是你能采取的最有力的举措之一。将数据科学家、机器学习工程师、软件开发人员和领域专家聚集在一起，共同完成一项任务。他们多元化的视角将帮助您发现那些您可能忽略的边缘案例、用户需求和技术捷径。

在此基础上，制定周密的项目计划。 它明确了目标、时间表、所需资源和已知风险。将工作分解成更小、更易于管理的阶段——探索、数据准备、原型制作、试点、生产——可以更轻松地监控进度、向利益相关者汇报情况并应对意外情况。

数据收集和准备工作往往是团队容易犯错的地方。虽然这听起来显而易见，但许多项目失败的原因在于它们没有明确定义要解决的问题、哪些数据真正相关，以及最终模型将在组织内部如何使用。前期投入时间制定数据战略，日后会带来数倍的回报。

选择合适的算法和模型取决于问题的性质。监督学习适用于已标注数据和明确预测目标的情况；无监督学习有助于发现未标注数据集中的结构；强化学习可以优化序列决策。对于设备端人工智能，还必须认真权衡模型大小和计算资源占用。

人工智能开发本质上是一个迭代过程。随着收集更多数据和用户反馈，你会发现改进模型、调整功能甚至重新定义最初问题的方法。那些拥抱这种迭代循环（测试、学习、调整）的团队，比那些将模型训练视为一次性步骤的团队，能够构建出更具韧性的系统。

风险管理应涵盖隐私、公平性、技术可行性和资源限制。记录潜在问题，例如训练数据偏差、设备性能瓶颈或对单一云服务提供商的依赖。制定缓解计划可以减少部署或审计过程中出现意外情况。

项目全程保持沟通清晰便捷。即使并非人工智能专家，利益相关者仍然需要了解进展、权衡取舍和结果。透明的沟通能够建立信任，并有助于确保对人工智能投资的持续支持。

最后，成功的AI团队会促进持续学习。人工智能领域发展迅速，从新的架构和优化技巧到不断涌现的法规，无不体现着这一点。鼓励实验、培训和知识共享，才能确保您的组织不会落后，并能持续地从人工智能中创造价值，无论是在云端还是直接在设备上。

从整体上看，构建真正能带来变革的设备端人工智能，需要协调众多相互关联的部分。强大的基础设施、节能的硬件、可靠的数据基础、丰富的软件工具以及以伦理和业务优先事项为指导的多学科团队。那些以这种整体方式看待人工智能，而不是追求孤立的“神奇模型”的组织，最有可能将当今的人工智能热潮转化为长期的竞争优势。