1、边缘计算：机遇与挑战

边缘计算：机遇与挑战

1. 引言

近年来，人工智能应用在全球范围内显著增长。由于企业的推动，云计算已成为人工智能发展的重要组成部分。随着使用设备的消费者数量不断增加，企业发生了巨大变化，将技术融入到能更好满足消费者需求的设备中。边缘人工智能（Edge AI）是人工智能的一个重要领域，它可以保护用户免受因数据传输导致的隐私问题和速度下降的影响。Edge AI 通过提供更广泛的人工智能领域，让设备能够更轻松、更快速地为输入获取输出，而无需将数据传输到云端，从而更好地提升人们对人工智能的访问。

人类知识的增长和硬件技术的进步催生了边缘设备上人工智能的市场。基于云的生态系统已被证明是各种人工智能应用的可行平台。然而，基于云的方法存在一些缺点，使其无法应用于所有人工智能应用。

Edge AI 是一种数据计算类型，其中数据分布在分散的数据中心，某些信息则在边缘本地保存。实际上，边缘计算的主要目的与云计算相似。主要区别在于，云计算倾向于将数据存储在远程数据中心，而边缘计算则部分利用本地驱动器。在以下情况下，边缘计算是一个很好的备用解决方案：
- 网络有足够的带宽将文件发送到云端。
- 企业主不愿将敏感数据存储在远程服务器上。
- 当网络始终可靠时，即使在离线模式下，边缘计算也能提供对文件的流畅访问。

而云计算也有其独特的优势：
- 无需在保护本地网络方面进行投资。
- 允许无限制地存储大量数据。
- 可以轻松部署多个设备和软件。

边缘设备的关键在于它连接到一个网络，可以被称为连接设备。它从传感器获取信息，并可以进行一些计算。它还可以将数据发送到数据中心，并且数据需要通过边缘计算机设备传输。 </