人工智能的下一波浪潮

模型的训练和推理引擎，边缘处理通常需要Intel、高通、Nvidia和Google等供应商提供的x86或Arm处理器。AI加速器;以及处理高达2.5GHz、10到14核速度的能力。

时间敏感型应用程序的实时结果

考虑到不断扩大的市场以及对计算数据和能力的不断扩大的服务和应用需求，有几个因素和好处推动了边缘计算的增长。由于对可靠、适应性强和上下文信息的需求不断变化，大部分数据都在本地迁移到设备上处理，从而提高了性能和响应时间(不到几毫秒)、更低的延迟、更高的电源效率，因为数据保留在设备上，所以提高了安全性，并且由于数据中心传输被最小化而节省了成本。

边缘计算的最大好处之一就是能够确保对时间敏感的实时结果。在许多情况下，可以直接收集、分析和通信传感器数据，而不必将数据发送到时间敏感的云中心。跨各种边缘设备的可伸缩性有助于加快本地决策的速度。提供即时可靠数据的能力可建立信心，增加客户参与度，并在许多情况下可挽救生命。想想所有的行业——家庭安全、航空航天、汽车、智能城市、医疗保健——即时诊断和设备性能的解释是至关重要的。

人工智能优势发展

像亚马逊、谷歌、苹果、宝马、大众、特斯拉、空客、弗劳恩霍夫、沃达丰、德国电信、爱立信和Harting这样的创新型企业现在都在接受并对冲它们在人工智能方面的押注。其中一些公司正在组建行业协会，如欧洲边缘计算联盟(EECC)，以帮助教育和激励中小型和大型企业推动边缘计算在制造业和其他工业市场的应用。

EECC倡议的目标包括指定边缘计算的参考体系结构模型、开发参考技术栈(EECC边缘节点)、通过评估多种方案中的方法来确定差距和推荐最佳做法，以及与相关倡议/标准化组织同步。

从边缘往下看

（编辑：阜阳站长网）

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