Edge Intelligence：边缘计算与人工智能的结合

本文出自论文 Edge Intelligence: Paving the Last Mile of Artificial Intelligence with Edge Computing ，主要对边缘智能的最新研究成果进行了全面调查，并进行了完善的综述。

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边缘智能的研究仍处于起步阶段，计算机系统和人工智能社区都迫切需要一个专门的地方来交流边缘智能的最新进展。为了这个目的，本文对边缘智能的最新研究成果进行了全面调查。首先回顾了在网络边缘运行的人工智能应用程序的背景和动机，然后提供了一个在网络边缘的深度学习模型训练/推理的总体架构、框架和出现的关键技术，最终，讨论了在边缘智能上未来的研究机遇。

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一、简介

边缘节点的大小可以不同，从信用卡大小的计算机到带有多个服务器机架的微型数据中心，边缘计算强调的最重要特征是物理上接近信息生成源。从本质上讲，与传统的基于云的计算方式相比，在计算和信息生成源的物理接近性带来了几个好处，包括低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性。

二、人工智能技术

1. 卷积神经网络（CNN）：CNN通常应用于计算机视觉方向，给定一系列来自真实世界的图像或视频，在CNN的利用下，AI系统学会去自动提取这些输入的特征来完成一个特定任务，如图像分类、人脸识别、图像语义分割。
2. 循环神经网络（RN