边缘计算为什么重要？

边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。

在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。
一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。

更重要的在于数据如何进行利用。
现场的数据，智能边缘计算系统，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要立刻处理，智能交通边缘计算系统，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，甘肃边缘计算系统，全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。

边缘计算的应用

在当前的智能家居中，智能家电设备基本上都是由智能单品构成的，比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等，这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。
这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制，特别是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。
智能家电设备都是通过 Wi-Fi 模块连接到云/数据中心，新基建边缘计算系统，用户对存放在云/数据中心的家庭数据也存在泄漏的担忧，另外大量的监控视频数据也会消耗智能家居设备到云/数据中心之间的通信带宽。
采用边缘计算技术，可以把家庭视频数据存放在本地边缘计算网关设备上，确保用户的隐私不被泄漏；多个智能单品之间的联动也可以通过本地边缘计算进行近实时的协调；边缘计算节点还能实现定期与云计算同步更新控制和设备状态信息。

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，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)，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

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