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而各种深度神经网络(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

边缘计算的关键意义

根据IDC预测，物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。

可以预见的是，随着数字化转型的加快，传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备，生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。

从企业管理者的角度来看，选择产业升级的目的有两个：一是提高生产效率，以降低成本，移动边缘计算卡，提供更好的客户体验；二是对价值链进行“洗牌”，以发现新的商业模式，网关边缘计算卡，提供新的产品和服务。

从战略的角度来看，产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化，边缘计算卡，二是对于企业数字化业务的创新、转变。

什么是边缘计算（MEC）？

为避免技术的枯燥，我举个例子，自然界有种非常聪明的动物――章鱼。

它是无脊椎动物里面智商很高的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放自如。

科学家研究发现，章鱼的触角里布满了神经元，可以独立处理许多动作，章鱼的大脑只占40%的处理，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便大大增强了其应变处理能力。

如果说人体是大脑中央集中处理的方式，99%的能力需要大脑做出反应的话，智能边缘计算卡，章鱼就是一个分布式处理系统，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。

没错，这就是边缘计算的原理。

将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，大部分不需要与网络交互，少数与网络互通完成，这就是边缘计算。

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