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在快速发展的数字环境中，人工智能 （AI） 的采用正在增加。公司不再仅仅涉足人工智能;他们正在采用人工智能加的思维方式来推动业务增长。嵌入式AI的概念正在获得牵引力，因为它允许将AI注入解决方案的核心，使其更加智能，高效，直观和自动化。
embedded AI 是一组灵活的企业级 AI 功能，开发人员可以将其无缝集成到其应用程序中。这就是容器化库发挥作用的地方。这些库基于开源框架构建，提供预先训练的模型，可显著减少开发人员向其应用程序添加 AI 所需的时间和资源。
容器化库不仅高效;它们也是多功能的。它们可以在任何地方运行，灵活且可扩展，并且由于其轻量级特性而有助于降低基础架构成本。这使它们成为希望通过 AI 功能增强其应用程序的开发人员的理想选择。
如何使用embedded AI 更快地将 AI 添加到应用中
在这段视频中，来自IBM的Martin Keen谈到了AI部署，特别是如何部署可嵌入的AI，并将他的讨论集中在两种主要方法上：容器化库和应用程序。
应用程序是专门设计用于执行特定任务或向最终用户提供特定功能的独特类型的软件。它们伴随着一系列独特的优势，可以通过多种方式使用户受益。这包括低代码或无代码选项的可用性，这使得那些没有编码知识的人更容易访问应用程序。使用这些选项，用户可以轻松地与应用程序交互和互动，而无需学习编码来利用该工具。
此外，应用程序还提供了进入市场的更快途径，提高了业务流程的效率。这对于希望整合新技术和功能的组织尤其有益，因为它们可以快速交付给用户。此外，还有降低开发成本的优点。对于应用程序，某些开发方面由应用程序创建公司处理，从而减少了内部开发所需的时间和资源。
将 AI 整合到应用中
但是，将AI整合到这些应用程序中是重要的一步，应该以最大的考虑来处理。它需要以负责任、值得信赖和安全的方式进行管理。负责任的 AI 强调提供一个治理结构，该结构概述了规则、策略，并在整个 AI 生命周期中分配责任。这确保了部署的人工智能在道德上是合理的，并符合所有必要的标准和法规。
可信 AI 重视用于训练 AI 的数据。数据必须没有偏见，并具有特定领域的专业知识，确保生成的AI可靠并提供准确的结果。此外，Secure AI 可保护 24×7 全天候企业级支持，提供安全性和全天候帮助，从而减轻可能影响 AI 运行的任何潜在中断或问题。
关于使用库还是应用程序来集成 AI 的决定在很大程度上取决于各种因素，例如解决方案的运行环境、与托管 AI 元素相关的计算成本以及组织的上市策略。库和应用程序在灵活性、安全性和可靠性方面都具有独特的优势。因此，所选择的方法应符合公司的特定需求和解决方案要求，以确保AI实施的最佳使用和有效性。
AI 部署的成功在于了解需求并利用每种外形的优势来推动创新并释放 AI 驱动解决方案的全部潜力。随着世界继续接受人工智能加的思维方式，嵌入式人工智能的重要性只会继续增长。
