2、边缘计算、人工智能与机器学习：技术融合之路

边缘计算、人工智能与机器学习：技术融合之路

1. 计算机网络的发展与边缘计算

计算机网络的发展历程宛如一场激烈的拔河比赛。早期，单个房间大小的计算机使得计算高度集中，一台机器承担所有工作。然而，随着时间推移，计算机与终端相连，终端开始承担部分职责，如在阴极射线管屏幕上显示字母等简单任务。

随着终端日益复杂，逐渐接管了原本由中央计算机负责的更多功能。个人计算机的发明更是将计算的重心从网络中心拉向了边缘，小型计算机无需连接其他机器就能完成有用的工作。

互联网、Web应用和服务的发展，让诸如视频流和社交网络等酷炫功能成为可能。但这也使得计算再次趋向集中，这次是集中在“云”中。一旦互联网中断，现代计算机的作用就大打折扣。

除了用于工作和娱乐的计算机，还有大量设备连接到互联网。据估计，2021年有122亿个各类物品接入互联网，形成了庞大的物联网（IoT）。物联网涵盖了工业传感器、智能冰箱、联网安全摄像头、汽车、货运集装箱、健身追踪器和咖啡机等各种物品。

这些设备都是包含微处理器的嵌入式系统，由嵌入式软件工程师编写的软件驱动。由于它们位于网络边缘，也被称为边缘设备。在边缘设备上进行计算就是边缘计算。

边缘并非一个单一的位置，更像是一个广泛的区域。网络边缘的设备不仅可以相互通信，还能与远程服务器通信，甚至网络边缘也存在服务器。

处于网络边缘有诸多好处。首先，所有数据都源于此，边缘设备是互联网与现实世界的桥梁。它们可以利用传感器收集周围环境的数据，如跑步者的心率或冷饮的温度，并在本地对这些数据进行决策，然后将其发送到其他地方。边缘设备能获取其他人无法获取的数据。

移动电话、平板电脑甚至个人计算机都