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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，新基建边缘计算报价，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，福建边缘计算报价，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

边缘计算的本质

自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的，移动边缘计算报价，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延长，智能交通边缘计算报价，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。

边缘计算可以降低能耗

当谈到电池供电设备的能源消耗时，您知道哪些能源消耗很多吗？无线广播。传感器和简单的计算通常不会消耗很多能量，但是发送和接收无线消息却会消耗很多能量。数量越少，发送和接收的消息越少，设备可以使用电池供电的时间就越长（所有无线连接都表示功耗，范围和带宽之间的折衷）

因此，如果设备对设备本身、消息的数量和大小进行计算，并使用逻辑来减少消息，那么边缘计算对于LPWAN物联网应用是非常有效的。