边缘计算可以解决云计算的问题

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一、什么是边缘计算？一文读尽秒懂

在繁忙的物联网世界中，边缘计算就像神经系统中的神经末梢，悄然兴起。它被定义为围绕设备执行的实时计算。随着5G技术的进步，对边缘计算的关注度大大增加。其核心理念是通过降低靠近用户接触点的处理能力来缩短响应时间，解决云计算在延迟、网络波动和带宽要求方面的限制。

Arm、华为等科技巨头投入大量资源竞相开发先进计算技术，竞争日趋激烈。边缘计算并不是云计算的简单分支，但在低时延场景下，比如人体的脊髓，响应速度很快，但智能性相对较低。它擅长处理不需要复杂数据处理和存储的任务。例如实时视频流和移动应用程序的本地处理。

边缘计算的网络架构如图1所示，它与云计算形成互补关系，各自解决具体问题。边缘计算就像物联网的“主干”，提供对数据洪流的即时响应，例如针对烧伤的即时冷却指令。它减少了对云计算能力和带宽的依赖，为隐私和实时分析提供了理想的平台。

边缘计算的优势包括低延迟、低带宽消耗和强大的隐私保护在零售、金融和外部连接等领域，定制边缘云可以优化硬件资源，提高网络稳定性。
在移动通信领域，边缘计算在5G普及之前提供内容缓存、实时数据处理等稳定的服务，是移动互联网的得力助手。

物联网设备的快速增长催生了广泛的先进计算应用，例如远程设备维护、智慧城市和无线网络。英特尔、戴尔、思科等传统设备制造商也纷纷跳入这一新兴领域，与亚马逊AWS、微软Azure等云服务提供商合作，为用户提供强大且个性化的解决方案。

人工智能技术在边缘计算中的作用日益凸显，例如面部识别和语音识别，谷歌的TFLite就证明了这一点。UsefulSensors的PersonSensor等微传感器和节能模块将AI技术与边缘智能相结合，赋予节能设备智能运行的能力，例如智能家居设备的智能控制。

TinyML作为边缘计算和节能计算领域的生力军，尤其在处理物联网设备的超低功耗场景中脱颖而出。它通过压缩神经网络、剪枝技术等手段实现数据处理效率和隐私保护。东土科技、寒武纪等公司正在利用智能交通服务器、风电辅助控制系统等先进的工业级计算技术，推动各自领域的智能化发展。

Exo-Space的FeatherBox展示了卫星人工智能技术在边缘计算方面的潜力，通过简化的部署和高效的处理为太空环境提供定制的先进软件和硬件。IMP的MemryX挑战传统计算框架，将计算与内存紧密集成以节省能源，而BrainChip的Akida平​​台针对边缘AI进行了优化，以提高性能和能源效率。

总体而言，边缘计算正在重新定义物联网的未来，通过与人工智能的深度融合，在减少延迟、提高效率和保护隐私方面发挥着关键作用。随着技术的不断创新和应用拓展，边缘计算将成为推动各行业智能化转型的重要引擎。

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二、什么是边缘计算？边缘计算是分布式计算的一种形式，它将计算和数据存储放置在靠近数据源的边缘设备上，而不是运行在远程数据中心或云服务器中。
边缘计算旨在解决传统计算模型的延迟和带宽限制，这在需要实时响应或大规模数据处理时尤为明显。在边缘设备上进行内部计算；您可以减少数据在网络中传输的时间和成本，并提高应用程序响应能力和性能。
边缘计算的另一个优势是可以提高数据隐私和安全性。因为数据不需要在云服务器或其他远程数据中心之间发送；来自边缘设备的数据可以更好地保护隐私并降低数据泄露的风险。