Edge AI คืออะไร

ความสามารถระดับนวัตกรรมใหม่ที่ Edge ผนวกกับความล้ำสมัยด้านสมรรถนะและประสิทธิภาพการประมวลผล กำลังนำโลกกายภาพและดิจิทัลมารวมเข้าด้วยกัน Edge AI ซึ่งมอบ AI ให้กับเซนเซอร์และอุปกรณ์ในสถานที่ ทำให้สามารถวิเคราะห์และดำเนินการกับข้อมูลได้อย่างรวดเร็วโดยแยกอิสระจากระบบคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูล ซึ่งเป็นผลให้สามารถปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกและการตอบสนองแบบเกือบเรียลไทม์ ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลง และความสามารถในการมอบประสบการณ์รูปแบบใหม่ ๆ ให้แก่ลูกค้า

บทบาทของ AI ที่ Edge

ไม่ว่าเป้าหมายสุดท้ายจะเป็นการทำให้เวิร์กโฟลว์ด้านการสร้างภาพทางการแพทย์เป็นแบบอัตโนมัติเพื่อให้สามารถวินิจฉัยได้เร็วขึ้น หรือการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานของโรงงานแปรรูปโลหะ AI ที่ Edge ก็ยังคงมีบทบาทเดิม นั่นคือใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้ดำเนินการได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งภายในขอบเขตของ AI เป้าหมายนี้จะบรรลุได้ผ่านงานที่เรียกว่าการสรุปผลข้อมูล

ในระหว่างการสรุปผลข้อมูล จะมีการป้อนข้อมูลอินพุตแบบสด ๆ ลงในโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกไว้แล้วเพื่อใช้งานฟังก์ชันต่าง ๆ เช่น การตัดสินใจ การส่งการแจ้งเตือน การให้ข้อมูลเชิงลึก หรือการทำงานต่าง ๆ ให้เสร็จสิ้น เช่น การจัดเรียงรูปภาพ

Edge AI จะใช้อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) เป็นประจำ อาทิ กล้อง แหล่งที่มาของข้อมูล และเซนเซอร์ เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากการใช้งานจริง ยกตัวอย่างเช่น มีบริษัทด้านพลังงานหรือสาธารณูปโภคที่ต้องการปกป้องเสา ท่อ หรือกริดของตนจากผู้ไม่ประสงค์ดี ในกรณีนี้จะสามารถประมวลผลข้อมูลเซนเซอร์และวิดีโอรักษาความปลอดภัยได้เลยที่ Edge แล้วแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงานถึงภัยคุกคามต่าง ๆ โดยอัตโนมัติในแบบเกือบเรียลไทม์ ความสามารถในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลได้แทบจะทันทีนี้ ส่งผลให้ Edge AI ช่วยขยายขีดความสามารถขององค์กรออกไปได้เป็นอย่างมาก ทำให้เปิดประสบการณ์ใช้งานและการประยุกต์ใช้แบบพึ่งพา AI ได้อย่างหลากหลายตั้งแต่ที่ Edge ไม่ว่าจะเป็นแชทบอทที่ทำงานในตู้บริการตนเองของธนาคาร รถยนต์ที่มาพร้อมระบบซึ่งสามารถช่วยควบคุมรถให้อยู่ในเลนและป้องกันการชน ไปจนถึงการแจ้งเตือนแบบเกือบเรียลไทม์เกี่ยวกับอุบัติเหตุหรือภัยอันตรายบนท้องถนนหรือพื้นที่ปฏิบัติงานในโรงงาน รูปแบบการใช้งาน Edge AI ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ นั้นมีความหลากหลายเป็นอย่างมาก

Edge AI เทียบกับ AI แบบดั้งเดิม

เดิมแล้ว AI ทำงานในระบบคลาวด์เป็นหลัก โดยจะส่งข้อมูลไปที่ศูนย์ข้อมูล จากนั้นข้อมูลดังกล่าวก็จะได้รับการประมวลผลและส่งผลการวิเคราะห์กลับมา ซึ่งโมเดลโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่ใช้ระบบคลาวด์เป็นศูนย์กลางดังกล่าวไม่เหมาะสำหรับใช้กับการประมวลผลและการดำเนินการขององค์กรที่ต้องอาศัยความไว

ในแง่ของการสรุปผลข้อมูลองค์กร มีรูปแบบการใช้งานจำนวนมากที่จะได้ประโยชน์จากการที่ข้อมูลวิเคราะห์เสร็จอย่างรวดเร็วมาก ซึ่งรูปแบบการใช้งานเหล่านี้มักต้องอาศัยการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และมีข้อกำหนดด้านเวลาแฝงที่เข้มงวด บ่อยครั้งที่รูปแบบการใช้งานนี้เกิดขึ้นในหน้างานที่มีการเชื่อมต่อที่ไม่ดี ทำให้เสี่ยงที่จะเกิดความล่าช้าหรือข้อผิดพลาดเนื่องจากแพคเก็ตข้อมูลสูญหายระหว่างการรับส่งข้อมูลกับระบบคลาวด์

เพื่อตอบสนอความต้องการและจัดการกับอุปสรรคเหล่านี้ Edge AI จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่แหล่งข้อมูล เช่น พื้นที่ปฏิบัติงานของโรงงาน โรงพยาบาล หรือหน้าร้าน โดยจะปรับใช้อัลกอริธึมที่หน้างาน ซึ่งข้อมูลจะได้รับการประมวลผลในศูนย์กลางหรือในอุปกรณ์ Edge โดยตรงด้วยโปรเซสเซอร์ในตัว

Edge AI แบบผสมผสาน

Edge AI และ AI ในระบบคลาวด์เป็นสองแนวทางที่ไม่ได้แยกออกจากกันอย่างสิ้นเชิง คาดการณ์ว่าเมื่อ AI ที่ Edge ล้ำหน้าขึ้น ก็เป็นไปได้ที่แนวทางการปรับใช้ Edge แบบผสมผสานจะเป็นที่นิยมอย่างกว้างขวางขึ้น ซึ่งแนวทางนี้ใช้วิธีแจกจ่ายเวิร์กโหลดการสรุปผลข้อมูลไปให้ทั้ง Edge และระบบคลาวด์ โดยมีไอเดียว่าข้อมูลเชิงลึกแบบเกือบเรียลไทม์ที่ใช้ทรัพยากรน้อยซึ่งเกิดขึ้นที่ Edge นี้จะดียิ่งขึ้นได้เมื่อเสริมด้วยบริบทที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในระบบคลาวด์

การผสานความเร็วและประสิทธิภาพของ Edge เข้ากับแหล่งข้อมูลในระบบคลาวด์แบบปรับขนาดได้ จะทำให้ Edge แบบผสมผสานสามารถเอื้อให้เกิดการประยุกต์ใช้งานอันล้ำสมัยในหลากหลายสภาพแวดล้อมการปรับใช้งานและความต้องการด้านประสิทธิภาพการทำงาน นอกจากนี้ แนวทางแบบผสมผสานจะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถรวมข้อมูลจากหลายโมเดลเข้ามาในกระบวนการของตนได้

แม้ว่า Edge AI มักจะถูกเชื่อมโยงกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ แต่พฤติกรรมการใช้ Edge AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วไปสู่การประยุกต์ใช้งานหลายโมเดล อาทิ Generative AI (GenAI), ภาษาธรรมชาติ (การแปลงข้อความเป็นเสียงพูด, แชทบอท) และหุ่นยนต์ โดยรูปแบบการใช้งานใหม่ ๆ เหล่านี้เป็นที่คาดหวังว่าจะพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้ ทั้งนี้ในส่วนของการผลิต ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI สามารถเอื้อให้เกิดซัพพลายเชนแบบ Agile และ Dynamic ในขณะเดียวกัน ยานพาหนะอัตโนมัติและโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะจะช่วยให้เมืองอัจฉริยะสามารถลดการสร้างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและปรับการเดินจราจรให้เหมาะสม

ประโยชน์ของ Edge AI

Edge AI สามารถช่วยให้องค์กรจัดการกับอุปสรรคที่ซับซ้อนได้อย่างไม่จำกัดจำนวนเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจริง ประโยชน์บางส่วนของการนำ AI มาใช้กับ Edge ได้แก่
 

• ความเร็วและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน: ระบบอัตโนมัติที่ Edge ที่ใช้ AI ซึ่งถือเป็นส่วนสำคัญของนวัตกรรม เพราะทำให้เกิดการดำเนินงานอัตโนมัติแบบเกือบเรียลไทม์ ซึ่งขจัดความล่าช้าที่เกิดจากการประมวลผลในระบบคลาวด์ ลดเวลาแฝงและปัญหาคอขวดของเครือข่ายให้เหลือน้อยที่สุด ทำให้อัตราการรับส่งข้อมูลเพิ่มขึ้น
• ความคุ้มต้นทุน: ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจากเซนเซอร์และอุปกรณ์ทำให้การประมวลผลที่ Edge มีความคุ้มต้นทุนมากกว่าการส่งข้อมูลไปกลับที่ระบบคลาวด์ ทั้งยังใช้แบนด์วิดธ์และทรัพยากรในระบบคลาวด์น้อยลง จึงช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานลงได้
• การประหยัดพลังงาน: อุปกรณ์ Edge AI ที่ประหยัดพลังงานได้รับการออกแบบมาเพื่อเอื้อให้เกิดการประมวลผลแบบใช้พลังงานน้อย และมีประสิทธิภาพมากกว่าการประมวลผลในระบบคลาวด์เป็นอย่างมาก ในขณะเดียวกัน ฮาร์ดแวร์ด้านระบบเครือข่าย เช่น เราเตอร์และสวิตช์ จะใช้พลังงานน้อยลง เนื่องจากการรับส่งข้อมูลระหว่างศูนย์ข้อมูลลดลง
• การรักษาความปลอดภัยและสิทธิของการเป็นเจ้าของข้อมูล: การเก็บข้อมูลสำคัญไว้ที่ Edge ช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ด้วยการทำให้มั่นใจว่าจะสามารถควบคุมได้ที่เครื่อง ทำงานเป็นอิสระ และปฏิบัติตามข้อกำหนดต่าง ๆ ได้

ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับ Edge AI

การนำ AI มาใช้กับสภาพแวดล้อม Edge ทำให้เกิดอุปสรรคใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับการใช้ AI ในระบบคลาวด์สาธารณะหรือส่วนตัว อาทิ
 

• การเพิ่ม AI ในการลงทุนที่มีอยู่: สภาพแวดล้อม Edge จำนวนมากประกอบด้วยโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมที่มีฟังก์ชันแบบตายตัว พร้อมทั้งครอบครองอุปกรณ์และซอฟต์แวร์มากมายหลากหลายแบบ เทคโนโลยีในการครอบครองซึ่งมีรูปแบบที่ใช้งานร่วมกันไม่ได้อาจทำให้เกิดอุปสรรคทางเทคนิคต่าง ๆ เมื่อผสานการทำงานกับโซลูชัน Edge
• การฝึกฝนและปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด: โมเดล Edge AI มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว และต้องได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับอุตสาหกรรมหรือรูปแบบการใช้งานเฉพาะ ความรู้เกี่ยวกับโดเมนของมนุษย์มักจะมีความสำคัญในกรณีเหล่านี้ องค์กรจึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือที่เข้าใจง่าย ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเปลี่ยนความเชี่ยวชาญของตนให้ออกมาเป็นขีดความสามารถด้าน AI ได้
• การแก้ปัญหาด้านความหลากหลายของฮาร์ดแวร์: แอปพลิเคชันที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานกับ Edge มักจะมาพร้อมกับโหนด ระบบปฏิบัติการ โปรโตคอลการเชื่อมต่อ ความต้องการด้านการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล ข้อจำกัดด้านพลังงานและต้นทุน และข้อกังวลด้านการปฏิบัติตามที่มีความหลากหลายเป็นอย่างมาก นักพัฒนาจะต้องมีวิธีการจัดการกับความซับซ้อนนี้ และการรองรับสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่ต่างชนิดกันแบบกระจาย
• การรักษาความปลอดภัยและจัดการกับการประยุกต์ใช้งานแบบกระจาย: องค์กรจะต้องเผชิญกับอุปสรรคใหม่ ๆ เมื่อพยายามรองรับ AI ขั้นสูงที่ Edge ความสามารถในการจัดการเป็นส่วนสำคัญของการปรับใช้ AI ในวงกว้าง และการรักษาความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญตลอดทุกขั้นตอน
• การวางแผนรับมือสภาวะการใช้งานที่สมบุกสมบันและมีข้อจำกัด: สภาพแวดล้อม Edge สร้างความเครียดให้กับฮาร์ดแวร์ AI ในรูปแบบที่ต่างไปจากเดิม เช่น ความร้อน ความชื้น หรือการสั่นสะเทือน โซลูชัน Edge AI สำหรับรูปแบบการใช้งานต่าง ๆ เช่น การติดตามสภาพการจราจรหรือการรับประกันคุณภาพ มักจะต้องทำในบริเวณที่มีพื้นที่จำกัด อีกทั้งการทำให้ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้โดยที่ใช้พลังงานต่ำก็ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการควบคุมต้นทุนและส่งเสริมความยั่งยืน

โซลูชัน Edge AI

วิธีปรับการดำเนินธุรกิจให้สมัยใหม่ด้วยเทคโนโลยี Edge AI เป็นหัวข้อที่ลงลึกและมีหลากหลายแง่มุม บางองค์กร เช่น องค์กรด้านการผลิตและอุตสาหกรรม จะต้องการเพิ่มเทคโนโลยี Edge และ “ความชาญฉลาด” ลงในอุปกรณ์ทำงานแบบดั้งเดิมเมื่อยกระดับสู่องค์กรดิจิทัลที่ใช้ข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์สำหรับการส่งมอบคุณค่า องค์กรอื่น ๆ เช่น องค์กรในอุตสาหกรรมการเงินและการดูแลสุขภาพ มีการดำเนินงานขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลเป็นศูนย์กลาง ซึ่งมีขอบเขตกว้างและแตกต่างกันเกินกว่าที่มนุษย์จะสามารถติดตามตรวจสอบและวิเคราะห์ได้ องค์กรเหล่านี้กำลังมุ่งหน้าที่จะทำให้กระบวนการทางข้อมูลของตนเป็นแบบดิจิทัลและแบบอัตโนมัติ เพื่อให้สามารถทราบแบบแผนและข้อมูลเชิงลึกได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น

ไม่ว่าองค์กรจะกำลังพยายามจัดการกับอุปสรรคใดก็ตาม แนะนำให้ดำเนินการเปิดใช้ AI แบบแบ่งออกเป็นช่วง ๆ ซึ่งถึงแม้รูปแบบการใช้งานที่กว้างขวางและล้ำสมัยที่สุดจะต้องใช้สแต็คเทคโนโลยี AI ของเทคโนโลยี Edge-to-Cloud แต่องค์กรก็สามารถเริ่มต้นใช้งาน Edge AI ได้โดยไม่ต้องลงทุนก้อนใหญ่ไปกับโครงสร้างพื้นฐาน ธุรกิจที่ใช้สภาพแวดล้อม Edge อยู่ในปัจจุบันมีแนวโน้มที่จะพร้อมเริ่มต้นใช้งาน AI เลยตั้งแต่วันนี้ ทรัพยากรการประมวลผล Edge ที่มีอยู่ เช่น ระบบของจุดชำระเงิน (POS), พีซีอุตสาหกรรม และเซิร์ฟเวอร์ภายในสำนักงานด้านการดูแลสุขภาพ สามารถรองรับเวิร์กโหลดด้าน AI ได้มากมาย ซึ่งรวมไปถึงคอมพิวเตอร์วิทัศน์

ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับการผสานการทำงาน

อุปสรรคหลักสำหรับการปรับใช้โซลูชัน Edge AI คือการจัดการกับความซับซ้อนตามปกติวิสัย ซึ่งครอบคลุมถึงการทำให้ส่วนต่าง ๆ ที่ประกอบรวมกันเป็นโซลูชันนี้ สามารถทำงานด้วยกันได้ อาทิ โครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล, อุปกรณ์ IoT และอุปกรณ์ดั้งเดิม แพลตฟอร์มทางเทคโนโลยีแบบรวมสามารถช่วยลดความซับซ้อนนี้ และส่งเสริมความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างการจัดมาตรฐานและสภาพแวดล้อม AI ที่หลากหลายทั่วโครงสร้างพื้นฐานที่ต่างชนิดกัน ส่งผลให้ได้โครงสร้างที่เป็นหนึ่งเดียวกันตั้งแต่ Edge ไปจนถึงระบบคลาวด์

ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์

ไม่ว่าจะเป็นการฝึกฝนโมเดลในระบบคลาวด์ การปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด หรือการปรับใช้โมเดลที่ Edge การเลือกฮาร์ดแวร์ AI ที่เหมาะสมสามารถช่วยให้ธุรกิจปรับขนาดการลงทุนอย่างเหมาะสมและรองรับข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพได้
โปรเซสเซอร์ AI รองรับ AI ตลอดทั้งไปป์ไลน์ ตั้งแต่การฝึกฝนโมเดลที่ซับซ้อนมาก ไปจนถึงความต้องการด้าน AI ที่เรียบง่าย โดยครอบคลุมถึงการผสาน AI เข้าไปในอุปกรณ์ของผู้ใช้งานจริง:
 

• หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ที่มีกลไกตัวเร่งความเร็วในตัว สามารถช่วยขับเคลื่อนเวิร์กโหลด Edge AI ขั้นสูงจำนวนมากได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง
• โซลูชัน GPU สามารถช่วยขับเคลื่อนเวิร์กโหลดที่ต้องใช้ทรัพยากรสูงสุดได้ ไม่ว่าจะในศูนย์ข้อมูล, ที่ Edge หรือในอุปกรณ์ของผู้ใช้งานจริง
• เอฟพีจีเอนิยมใช้เป็นตัวเร่ง AI และโปรเซสเซอร์ AI เพื่อช่วยให้ใช้งานเวิร์กโฟลว์ด้าน AI ได้ตั้งแต่ Edge ไปจนถึงระบบคลาวด์ ซึ่งเมื่อเทียบกับ CPU และ GPU แล้ว เอฟพีจีเอมีความยืดหยุ่นมากกว่าและสามารถทำการกำหนดค่าใหม่ให้ตรงกับรูปแบบการใช้งานที่หลากหลายได้ เอฟพีจีเอสามารถให้ได้ทั้งความเร็ว ความสามารถในการตั้งโปรแกรม และความยืดหยุ่น เพื่อส่งมอบประสิทธิภาพโดยไม่ต้องรับมือกับต้นทุนและความซับซ้อนในการพัฒนาเหมือนกับชิปแบบกำหนดเอง

การเลือกแนวทางการปรับใช้

โดยทั่วไปแล้ว องค์กรที่ต้องการขยายการประยุกต์ใช้งานด้าน AI ไปที่ Edge จะแบ่งออกเป็นสามประเภท ได้แก่ องค์กรที่ต้องการซื้อโซลูชันหรือการประยุกต์ใช้งานด้าน AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์, องค์กรที่ต้องการสร้างการประยุกต์ใช้งานด้าน AI ของตัวเองโดยเฉพาะ และองค์กรที่ต้องการบรรลุเป้าหมายด้าน AI ของตนผ่านการใช้ทั้งสองแนวทางนี้ร่วมกัน

การสร้างโซลูชันด้าน AI: สำหรับผู้ที่ต้องการสร้างโซลูชัน Edge AI ของตนเองตั้งแต่ต้น แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานกับ Edge และไม่ขึ้นกับคู่ค้าสามารถช่วยเรื่องการสร้าง ปรับใช้ และทำซ้ำในเวิร์กโฟลว์ด้าน AI และมาพร้อมการรองรับโปรโตคอลและความสามารถในการทำงานร่วมกันที่ครอบคลุมที่สุด นอกจากนี้ แพลตฟอร์มหลังการปรับใช้ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานกับ Edge ยังช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการและอัปเดตซอฟต์แวร์ AI ในสภาพแวดล้อม Edge แบบกระจายได้ทั้งหมด
เมื่อทำการคัดเลือกแพลตฟอร์ม สิ่งสำคัญที่ควรมองหา ได้แก่
 

• การรองรับสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบต่างชนิดกันที่มักพบบ่อยใน Edge
• มาตรฐานแบบเปิดเพื่อเผื่อไว้สำหรับรองรับการดำเนินการด้าน AI ในอนาคต
• ตัวเลือกการพัฒนาโค้ดระดับมืออาชีพ (Pro-Code) และโค้ดอย่างง่าย (Low-Code)
• ความสามารถในการนำเข้าการประยุกต์ใช้งานที่มีอยู่
• แดชบอร์ดโทรมาตรแบบผสานรวม ซึ่งสามารถช่วยปรับขนาดฮาร์ดแวร์ให้ถูกต้องและปรับการประยุกต์ใช้งานต่าง ๆ ให้เหมาะสมได้
• ขีดความสามารถด้านการรักษาความปลอดภัยแบบผสานรวม
• คุณสมบัติการสร้างคอนเทนเนอร์และการปรับขนาดโดยอัตโนมัติที่คล้ายกับระบบคลาวด์
   

การซื้อโซลูชัน AI แบบสำเร็จรูป: องค์กรสามารถซื้อโซลูชัน AI จากผู้ให้บริการโซลูชันหรือผู้ประกอบระบบได้เช่นกัน โดยคู่ค้าเหล่านี้จะมีระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์แบบผสานรวมซึ่งปรับให้เข้ากับรูปแบบการใช้งานและความต้องการเฉพาะอุตสาหกรรม สิ่งสำคัญคือต้องเลือกโซลูชันที่พร้อมสำหรับตลาด ซึ่งมีขีดความสามารถด้าน AI ที่ยืดหยุ่น และมีประวัติที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถปรับใช้งานแบบเฉพาะโดเมนและอุตสาหกรรมได้อย่างประสบความสำเร็จ

การใช้แนวทางแบบผสมผสาน: องค์กรมากมายพบว่าการใช้ทั้งความพยายามในการพัฒนาด้วยตนเองและองค์ประกอบสำเร็จรูปต่าง ๆ แบบผสมผสานกัน อาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการใช้ AI อย่างประสบความสำเร็จ ทุกวันนี้มีบทช่วยสอนและแหล่งข้อมูลหลากหลายมากมายที่สาธิตเกี่ยวกับรูปแบบการใช้งาน Edge AI และยังสามารถช่วยเร่งเวลาในการสร้างมูลค่าและลดความซับซ้อนให้กับการพัฒนาได้อีกด้วย นอกจากนี้ ยังมีทรัพยากรซอฟต์แวร์หลากหลายมากมายที่สามารถช่วยให้ลดภาระในการพัฒนา เช่น เฟรมเวิร์ก ชุดเครื่องมือ เครื่องมือการพัฒนาเฉพาะอุตสาหกรรม สถาปัตยกรรมอ้างอิง และการปรับใช้งานอ้างอิง