文/Phil Lapsley，Edge AI and Vision Alliance副总裁

当您构建一套计算机视觉系统时，特别是包含计算密集型的深度神经网络或视觉AI技术的系统，必要解决一个问题：在哪里执行图像处理功能？是边缘还是云端？抑或是两者的某种结合方案？

这可能是一个棘手的问题，会有一个或多个答案；当然，有些答案是对的，有些是错的！而且，要彻底地想清楚这个问题往往很有挑战性。边缘人工智能与视觉联盟（Edge AI and Vision Alliance，其前身为嵌入式视觉联盟 Embedded Vision Alliance）通常使用几个各具代表意义的首字母缩写“BLERP”（分别是带宽、延迟、经济性、可靠性和隐私性的首字母）来帮助选择者最终决定应该在哪里执行处理操作。

以下将详细介绍在“边缘处理”和“云端处理”之间进行权衡时，需要重点考虑的这五个重要因素。

带宽

显然，在云端做视觉处理，需要一个网络连接来发送图像。根据具体应用的不同，其对带宽的需求也不一样：有可能对带宽的要求并不高（比如只需要发送一幅很小的图像），也有可能对带宽的需求非常饥渴（比如监控杂货店中实时工作的数百甚至数千个摄像头）。

接下来需要考虑的问题是：能否获得能够满足带宽需求的网络连接。在某些情况下，可能根本没有互联网连接可供选择（比如，在一个与世隔绝的地方拍摄野生动物）；而在某些情况下，可能存在一个相当可靠且低成本的云端连接方案（如消费者靠Wi-Fi连接门铃）。权衡具体的应用需求和可用的网络容量至关重要。当带宽需求较高或可用带宽较低（或不存在）时，选择边缘系统更为合适。

延迟

有些应用需要即时响应，要求低延迟，甚至是实时。例如，自动驾驶的汽车，如果基于云的图像处理系统需要几秒钟才能识别物体，那么当司机意识到该停车时，很可能车子已经从行人身上碾过，并且驶出了很远一段距离。

也有一些系统可以容忍更长的时间延迟。例如，一个用于识别冰箱里有什么食物的视觉系统，我们能够允许它花上几十秒甚至几分钟的时间，来识别出冰箱里新放入了一盒牛奶。

越是要求低延迟的应用，对边缘处理的要求也越高。

经济性

生活中最好的东西可能都是免费的，但遗憾的是，带宽和计算并不在其中。如果您曾经为云计算支付过费用，就会知道这些费用加起来有多贵。同样，只要看看您的有线电视或手机流量的费用（包月情况除外），就能知道带宽有多贵。

边缘处理可以节省在带宽上的费用（在设备上做的处理越多，在云上做的处理就越少），但是在设备中添加功能更强大的处理器，也需要费用。

对于许多产品来说，一个关键的商业洞察力是了解谁在为计算和带宽付费，他们付费的意愿是什么，以及他们是否已经以某种形式为其付费。例如，如果您正在制造一种使用家庭现有互联网的家用电器，那么，是消费者在为网络连接付费；从您的角度来看，带宽就是免费的。相反，如果您的客户愿意为功能更强大的设备买单（或者是已经有了这样的设备，比如高端手机），那么就可以将处理转移到边缘来降低云计算成本。

可靠性

即使发生网络中断，系统也能继续运行。这一点是否非常重要？

例如，基于面部识别的家庭门锁，如果房主的WiFi网络出故障的话，则可能需要本地处理（至少作为一种备用方案！）。通常，对可靠性的要求越高，对边缘处理的需求就越大。

隐私性

美国有句谚语：让拉斯维加斯的故事，留在拉斯维加斯吧。同样，我们也可以说：让边缘发生的事，留在边缘。换句话说就是：如果不将图像或视频发送到云端进行处理，那么云端就没有什么东西可以让坏人窃取，也没有什么东西可能会因为错误配置的AWS S3存储而意外泄漏。这不仅可以减少您的责任，而且对关心隐私的客户来说也是一个很好的卖点。

究竟选择在哪里执行视觉处理任务，是一个需要多方权衡的过程，最终的决定取决于各种因素，包括带宽、延迟、经济性、可靠性和隐私性。通过思考这五个因素对特定的具体应用的重要性，将有助于确定处理是在边缘进行，还是在云端进行，抑或是选择两者的某种组合。当然，最终答案取决于特定应用的具体要求和限制条件，希望BLERP分析能帮助您快速选定合适的方案。