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       AI邊緣計算服務(wù)此前被認為是前衛(wèi)的。現(xiàn)在其無處不在。這就是原因，以及其在云計算領(lǐng)域的巨大優(yōu)勢。

邊緣計算不是萬能藥，但其時機是無可挑剔的。云的速度太慢，無法滿足大多數(shù)邊緣設(shè)備的需求，因此有必要將計算移近。

延遲是云計算的一大殺手，尤其是公共云計算，而精心策劃的邊緣系統(tǒng)將成為可行的公共云替代方案。

或許，這對于一些最近將所有內(nèi)容存儲在云中或正在這樣做的組織而言，會是一顆難以吞咽的藥丸。但對于公共云所有者來說，這也可能是一劑苦藥。

通過將自主管理的邊緣計算平臺集群在一起，并將其分布在用戶居住的地方附近，組織將能夠受益于云般的便利性，而不必犧牲性能。

以這種方式使用邊緣計算并不是一個牽強的想法，甚至不是一個新奇的概念。

邊緣計算無處不在；在各種各樣的用例中存在許多的小邊緣，但具有集中控制和數(shù)據(jù)管理。霧曾經(jīng)是一個常見的術(shù)語，但邊緣聽起來更吸引人。這聽起來也很像70年代的分布式計算：對于IT而言，一切舊事物都煥然一新。

超越云的案例：

       那么，表明邊緣計算正在被接管的證據(jù)在哪呢？

南京漢榮邊緣計算提供了近乎實時的數(shù)據(jù)收集、分析、決策和執(zhí)行的能力。因此，其在即時輸出方面有優(yōu)勢。

具體點，邊緣計算在適合每個行業(yè)的不同角色中努力工作。示例如下：

在電信領(lǐng)域，其可以增強內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)，并允許為即將到來的5G部署部署虛擬網(wǎng)絡(luò)功能。

在制造業(yè)中，其可以通過先進的機器人技術(shù)和傳感器融合（基于物聯(lián)網(wǎng)/傳感器數(shù)據(jù)的實時分析和行動）建立智能、高效的生產(chǎn)線和倉庫。

在交通和物流方面，其實現(xiàn)了自動導(dǎo)引車（AGV）和自動駕駛汽車，以及貨運監(jiān)控和智能交通系統(tǒng)等方面的進步。

在零售業(yè)，其通過智能鏡子、智能購物車、自助結(jié)賬、數(shù)字標(biāo)牌、有針對性的廣告以及實時庫存跟蹤和補貨，實現(xiàn)了重新構(gòu)想的客戶體驗。

但這還遠未達到邊緣計算長期統(tǒng)治地位的終結(jié)。

邊緣入口門檻低：

        廉價的數(shù)據(jù)收集、更好的電力使用以及現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)和流行的設(shè)備提供了無限的可能性。

我們使用智能手機進行邊緣計算是有原因的。智能手機的價格及其計算能力足以接近專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用創(chuàng)建的專用芯片組。許多工程師和開發(fā)人員都具備開發(fā)移動平臺應(yīng)用的技能。智能手機應(yīng)用開發(fā)速度更快；這些庫更加成熟并且錯誤更少。

智能手機比一組GPU和外圍組件“更緊湊”，這在研發(fā)實驗室環(huán)境中更有意義。

許多現(xiàn)實世界的應(yīng)用都需要使用智能手機，并且這些設(shè)備能夠在邊緣運行預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。智能手機制造商將繼續(xù)提高邊緣設(shè)備的計算能力和內(nèi)存容量。然而，研發(fā)實驗室將使用專門的硬件來訓(xùn)練和測試AI/ML算法，DIY愛好者將使用專門的輕量級芯片組。

簡而言之，幾乎沒有什么可以阻止邊緣計算對云的地位的侵蝕。也沒有太多的摩擦來減慢其速度。

邊緣計算的未來是一個不斷發(fā)展的格局；然而，‘無處不在’是描述其的最佳詞，因為其會進化到我們周圍。

南京漢榮考慮到許多情況下互聯(lián)網(wǎng)連接不可用或零信號，例如游輪、海上石油鉆井平臺和偏遠醫(yī)院，我們可能會在未來看到更多具有離線優(yōu)先功能的邊緣優(yōu)化數(shù)據(jù)庫。

最終，邊緣計算吞噬了云?；蛘?，至少足以使商業(yè)環(huán)境發(fā)生永久性變化。