边缘计算的优点

边缘计算并不能替代云计算，而是对云计算的补充，移动边缘计算价格，很多需要全局数据支持的服务依然离不开云计算。例如电子商务应用，用户对自己购物车的操作都可以在边缘节点上进行，以达到快的响应时间，而商品推荐等服务则更适合在云中进行，因为它需要全局数据的支持。

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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，移动边缘计算系统，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)，移动边缘计算产品，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

边缘计算相对于5G，优势何在？

也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章？为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施？

●想象一下，你正坐在一辆自动驾驶汽车里，汽车突然断开了5G网络。这时，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的神经处理单元的成本相同时，为什么要冒这个风险呢？此外，青海移动边缘计算，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。

●移动互联网提供商希望将投资换现用于开发和部署5G网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划，但它们并不会很快投入商业使用。例如，nBox有12个声学传感器，每个月可以产生多达1 TB的音频数据。按照LTE目前每GB的价格，将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。

●网络覆盖将主要建立在城市，这意味着其他很多地方接受不到5G信号。与此相反，边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方，只需要一次性的成本投入，并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。

边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。

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