自物联网诞生以来，智能传感器经历了非凡的发展。预计到2030年，由于5G的广泛部署，数十亿传感器将负责30%的物联网数据流量。然而，将AI与物联网应用程序部署在云端，会带来能源消耗、数据隐私和延迟等问题。
边缘运算提供了一种解决方案。它将部分储存和运算资源从数据中心移出，使其更靠近数据产生的地方。这种方法使应用程序和设备能够自行收集和分析数据，从而为各种应用提供了创新。此外，边缘运算降低了能源消耗、保护了个人数据、减少了延迟，并能在使用时做出自主决策以及学习。
边缘AI正以多种方式帮助不同产业变得更聪明、更环保。例如，工厂中的状态监控和预测性维护可以使操作更聪明、更节能。智能城市可以利用数百万个智能传感器和物联网节点所组成的网络来改善监控、管理资源、协助市民，并利用自驾无人机和车辆改善物流。在汽车行业，边缘AI可以用于优化电池管理系统，并调整车辆状态以适应驾驶者的习惯，确保能以节能的方式驾驶车辆。
意法半导体（ST）致力于优化运算效率，同时采用低功耗和嵌入式安全技术来保护所收集的数据、数据处理和因此产生的移动。这些发展是为了保有竞争力和获得客户广泛之接受度的必要条件。ST已经在汽车、智能工业和物联网等应用领域大力部署边缘AI。
边缘运算与AI的结合正为各行业带来创新与转型的机会，通过降低能源消耗、保护数据隐私、减少延迟，以及实现自主决策和学习，推动了更环保、更可持续的产业发展。
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