邊緣計(jì)算一直是熱門話題。被稱為近年來最激動(dòng)人心的技術(shù)變革，關(guān)于其轉(zhuǎn)型能量的討論很多！伴隨著越來越強(qiáng)大AI/ML完全改變優(yōu)化算法“智能化”它更便宜，更強(qiáng)大“邊緣”機(jī)械設(shè)備的易用性，這種摩擦熱點(diǎn)在較大程度上是真實(shí)的。不過，如果要考慮到邊緣計(jì)算的歷史時(shí)間，它會(huì)比最近的興趣愛好地讓我們相信。事實(shí)上，計(jì)算和智能化最初起源于邊緣，當(dāng)時(shí)大多數(shù)應(yīng)用程序基本上沒有帶寬測(cè)試數(shù)據(jù)連接。即使在20世紀(jì)90年代中后期，遠(yuǎn)程控制部署在制造商或現(xiàn)場(chǎng)的重要測(cè)量設(shè)備通常具有解決傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶厥庥?jì)算水平。但是，這種機(jī)器設(shè)備中的優(yōu)化算法在于“智能化”目的是信號(hào)分析或數(shù)據(jù)交換。隨著互聯(lián)網(wǎng)工作能力的提高和連接性的提高，根據(jù)云計(jì)算在2000年代中后期逐漸受到關(guān)注。此外，強(qiáng)大的人工智能優(yōu)化算法引起了人們的廣泛關(guān)注，從許多結(jié)構(gòu)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫中打開更有意義的信息內(nèi)容。短短十年，云AI已變成AI優(yōu)選應(yīng)用程序。然而，云的變化也增加了許多難題：數(shù)據(jù)信息上傳和下載成本、互聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)信息安全。此外，隨著價(jià)廉物美但功能齊全的邊緣機(jī)械設(shè)備的普及，邊緣計(jì)算在處理能力和成本或占用總面積之間的衡量已經(jīng)降低。似乎現(xiàn)在我們回到考慮“邊緣計(jì)算”作為構(gòu)建智能化應(yīng)用程序的有效和吸引人的選擇。

隨著關(guān)于邊緣人工智能和云人工智能哪個(gè)更好的爭(zhēng)論越來越激烈，所有理解這兩種結(jié)構(gòu)的人都可能會(huì)做出反應(yīng)“這要看情況了！”。原因是邊緣和云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，而是互補(bǔ)結(jié)構(gòu)。在過去的兩年里，兩者都經(jīng)歷了巨大的發(fā)展趨勢(shì)和健全，特別是作為人工智能開發(fā)、設(shè)計(jì)和部署的基礎(chǔ)。與所有技術(shù)選擇一樣，選擇實(shí)際上可以歸因于實(shí)際使用：總體目標(biāo)、使用價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素、合理性及其對(duì)功能損失、規(guī)格和連接的所有限制。因此，在嘗試建立合理的基礎(chǔ)設(shè)施之前，我們必須掌握云和邊緣人工智能的優(yōu)缺點(diǎn)。

當(dāng)尋找協(xié)調(diào)能力、可擴(kuò)展性和易于部署時(shí)，基于云的人工智能是一個(gè)有吸引力的選擇。如今，大多數(shù)云服務(wù)提供商為人工智能實(shí)體模型的學(xué)習(xí)、培訓(xùn)和部署帶來了強(qiáng)大的體系結(jié)構(gòu)，并帶來了按需支付的套餐，幾乎沒有早期的服務(wù)承諾或項(xiàng)目投資。云基本上帶來了無限的估計(jì)和存儲(chǔ)選項(xiàng)，特別適用于大中型人工智能實(shí)體模型。然而，對(duì)于即時(shí)應(yīng)用程序，必須不斷評(píng)估傳感器或圖像數(shù)據(jù)，這可能是一個(gè)愚蠢的選擇，因?yàn)樗鼈儽仨殎砘貍鬏敂?shù)據(jù)，這將導(dǎo)致巨大的成本。這種傳輸數(shù)據(jù)也促使云不適合閉環(huán)控制系統(tǒng)或低延遲應(yīng)用程序的及時(shí)行為。

另一方面，邊緣人工智能是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析自動(dòng)報(bào)警或閉環(huán)控制系統(tǒng)的有效選擇。雖然邊緣基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)確實(shí)需要在邊緣硬件配置上進(jìn)行前期投資，但與云相比，運(yùn)營成本要低得多。今天，有各種各樣的邊緣人工智能硬件配置選項(xiàng)，包括npu(神經(jīng)系統(tǒng)控制部件)，TPU(偏微分控制部件)及其含有專用人工智能網(wǎng)絡(luò)加速器的部件SOC(上面的系統(tǒng)軟件)和SoMs(控制軟件控制模塊)。低成本、低功耗的人工智能硬件配置是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域，而且很有可能提供更強(qiáng)的選擇。另一方面，根據(jù)人工智能的交易應(yīng)用，必須解決非常多樣化的邊緣機(jī)器和設(shè)備（手機(jī)、平板電腦、個(gè)人電腦等），這使得邊緣部署成為一個(gè)潛在的、令人生畏的市場(chǎng)前景。因此，邊緣基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)很可能不利于原形開發(fā)設(shè)計(jì)的快速發(fā)展，也不容易擴(kuò)張。盡管合作學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI建模分散練習(xí)的定義允許在邊緣進(jìn)行練習(xí)和部署，但云仍然是大型模型的邏輯選擇，必須有足夠的計(jì)算水平。

但解決方案并不一定是黑白的選擇。隨著應(yīng)用程序連接到大量基于微服務(wù)架構(gòu)的架構(gòu)，它們可以溶解為具有自己的特殊部署架構(gòu)或微服務(wù)架構(gòu)的較小角色。因此，沒有必要在云和邊緣之間進(jìn)行選擇，關(guān)鍵是改進(jìn)特殊應(yīng)用程序的應(yīng)用程序。例如，一個(gè)應(yīng)用程序很可能會(huì)從云的快速原始形式中逐漸出現(xiàn)。隨著其發(fā)展趨勢(shì)，低延遲和即時(shí)管理決策的功能可以遷移到邊緣，這些必須是業(yè)務(wù)規(guī)模和靈活的功能可以保存在云中。模型培訓(xùn)或再實(shí)踐可以標(biāo)準(zhǔn)化云管理，而邊緣的一些聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以提高當(dāng)?shù)氐臏?zhǔn)確性。同樣，隱藏的數(shù)據(jù)可以在邊緣解決，更一般的數(shù)據(jù)信息可以遷移到云空間。

機(jī)構(gòu)、開發(fā)人員和從業(yè)人員不應(yīng)將云和邊緣視為不同的替代方案，而應(yīng)將其視為從邊緣到云的連續(xù)統(tǒng)一。中間有許多不同的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)選擇。這包括不同類型的邊緣-業(yè)務(wù)邊緣、互聯(lián)網(wǎng)邊緣、移動(dòng)節(jié)點(diǎn)等，以及網(wǎng)絡(luò)上不同類型的分散解決方案-私有云存儲(chǔ)、公共云、小惠、霧計(jì)算等。雖然多樣性可能是一種測(cè)試，但找到合適的技術(shù)組成可以逐漸為組織提供不同的可能性，從而最大限度地提高人工智能的使用價(jià)值，最大限度地控制成本和風(fēng)險(xiǎn)。

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