边缘计算与 AI 的结合—边缘智能（边缘 AI）行业研究边缘智能的定义边缘智能，简单来说，就是边缘计算+AI,是人工智能与边缘计算相结合的一种技术。随着万物互联时代的到来，边缘智能正逐渐成为一门新的科学。边缘计算被定义为“一种新的计算方式，这种模式将计算与存储资源部署在更贴近移动设备或传感器的网络边缘”，其核心在于“贴近”终端，因此在实时、快速响应是边缘计算产生的核心痛点所在。带宽、延迟与抖动等不稳定因素都更易于控制和改进。人工智能是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI 与边缘计算的结合，是物联网发展的一个必然趋势。2边缘智能的本质边缘计算+AI 的应用，其本质在于人工智能可以让云计算+边缘计算的协同合作机制发挥最大效率。简单来说，既要实现边缘端不用实时的和中心脑库进行协同，又要实现边缘接受云计算平台的高效控制，就需要一个高效运转的分布式协调机制和决策模型，而这一步通常由人工智能来完成。3万物智联——网络的发展趋势人类科技的发展的加速度在最近的 20 多年里不断提高，目前，我们已经从互联网时代进入了物联网时代，人类预见了万物互联的前景。随着物联网时代的到来，到 2020 年将有 500 亿个终端联网，未来如果这些巨量的网络节点所抓取的数据，都需要上传云端进行智能处理或者深度学习，对网络带宽、大功耗、传输安全、数据延时等提出巨大的挑战，甚至是不可能的任务。“边缘计算”给出了这个难题的解决方案。边缘计算具有以下优点:（1）低功耗；（2）低时延；（3）数据安全，保护隐私；（4）支持本地交互；（5）自主独立运行。但物联网的快速发展导致了仅仅靠边缘计算解决不了遇到的所有问题。物联网提出了更高的需求：1）多种连接和数据移动性。边缘技术可以在受限或需要断断续续连接至云端以完成计算，存储，备份和分析等工作。2）需要实时决策。边缘使用案例通常需要立即处理数据，例如，用于自动驾驶汽车或自动拣选机器。这些设备和平台需要能够在本地进行分析，而无需先将数据发送到云，因此可以快速做出决策。3）本地化计算能力。边缘计算机需要是轻量级设备，可以在不支持更大计算能力的情况下快速，安全地做出决策。4）新的存储和安全需求。随着在远程和移动设备上生成数据的传感器数量的增长，对可以在各种环境中受到保护的高效存储需求也在增长。这就要求在物联网的边缘有人工智能的参与...
