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边缘设备智能化的基本要求

将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度***网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸

边缘计算为什么重要？

边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。

在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。

更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，智能交通边缘计算，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要立刻处理，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，网关边缘计算哪家好，全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。

边缘计算到底是什么？

章鱼在时异常灵巧迅速，腕足之间配合，上海边缘计算，从不会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。

边缘计算也属于一种分布式计算：在网络边缘侧的智能网关上就近处理采集到的数据，而不需要将大量数据上传到远端的管理平台。

可能对边缘计算有了一点认识，那究竟什么是边缘计算呢？关于边缘计算的概念，目前还没有一个严格统一的定义，处于百花齐放，百家争鸣的状态。

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