边缘计算的优点

极大缓解网络带宽与数据中心压力。思科在 2015-2020 年云指数中指出，随着物联网的发展，2020 年的设备将会产生 600ZB 的数据，移动边缘计算产品，但其中只有 10% 是关键数据，移动边缘计算价格，其余 90% 都是临时数据无需长期存储。边缘计算可以充分利用这个特点，在网络边缘处理大量临时数据，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。

边缘计算

边缘计算，是指在靠近物或数据的一侧，采用网络、计算、存储、应用能力为一体的开放平台，移动边缘计算，就近提供近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，移动边缘计算平台，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

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

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