在邊緣進行數(shù)據(jù)計算，不需要網(wǎng)絡

Edge AI將算法和處理數(shù)據(jù)盡可能地接近物理系統(tǒng)，在這種情況下，本地需在硬件設備上進行處理。其優(yōu)點是數(shù)據(jù)處理不需要連接。數(shù)據(jù)的計算發(fā)生在網(wǎng)絡的“邊緣”，也就是數(shù)據(jù)被開發(fā)的地方，而不是集中數(shù)據(jù)處理中心。對于設備、技術和組件提供商來說，在邊緣處理的能力和應該能力之間取得適當?shù)钠胶鈱⒊蔀樽钪匾臎Q策之一。

在生產深度學習預測模型的訓練和推理引擎中，邊緣處理通常需要來自Intel、Qualcomm、Nvidia和谷歌等供應商的x86或Arm處理器，以及一個AI加速器，并且能夠處理10-14個核心高達2.5 GHz的速度。

為時間敏感的應用程序提供實時結果

隨著市場的擴大，計算數(shù)據(jù)和計算能力的服務和應用需求也在不斷擴大，這會對推動邊緣計算發(fā)展起到積極作用。由于可靠、可適應性強的情境資訊的需求不斷變化, 大多數(shù)數(shù)據(jù)都遷移到本地的設備上處理，從而獲得更快的性能和響應時間(少于幾毫秒)、更低的延遲、更低的電源效率。此外，通過在設備上保留數(shù)據(jù)提高了安全性，以及通過最小化數(shù)據(jù)中心傳輸而節(jié)省了成本。

邊緣計算的最大好處之一是能夠為時間敏感的需求確保實時結果。在許多情況下，傳感器數(shù)據(jù)可以直接收集、分析和交流，而無需將數(shù)據(jù)發(fā)送到時間敏感的云中心。

關鍵是，跨各種邊緣設備的可伸縮性能夠幫助加速本地決策。為提供即時和可靠數(shù)據(jù)的能力建立了基礎，也提高了客戶參與度，在許多情況下，還挽救了生命。想想家庭安全、航空航天、汽車、智能城市、醫(yī)療保健等這些行業(yè)——這對診斷和設備性能的即時解釋至關重要。

人工智能優(yōu)勢的發(fā)展

亞馬遜、谷歌、蘋果、寶馬、大眾、特斯拉、Airbus, Fraunhofer, Vodafone, Deutch Telekom, Ericsson, 和Harting等創(chuàng)新機構，現(xiàn)在都在為AI下著巨大的砝碼。此外，許多這樣的公司正在建立行業(yè)協(xié)會，如歐洲邊緣計算聯(lián)盟(EECC)，它可幫助教育和激勵中小型和大型企業(yè)，以推動制造業(yè)和其他工業(yè)市場采用邊緣計算。

歐洲邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟旨在支持歐洲和世界各地的大中小型企業(yè)采用相關技術，尤其側重于 OT 技術與 ICT 技術的融合。ECCE將推動在制造業(yè)，運營商以及企業(yè)與 IoT 等相關領域解決方案中采用邊緣計算技術，注重發(fā)現(xiàn)和推動現(xiàn)有的技術，標準的應用并持續(xù)貢獻，使得聯(lián)盟成員的產品更加符合用戶對邊緣計算解決方案的需求。聯(lián)盟成立的目標包括：邊緣計算參考架構模型(ECCE RAMEC)、邊緣計算全棧技術實現(xiàn)(邊緣計算節(jié)點)、識別產業(yè)發(fā)展的短板并通過對不同路徑的評估比較找到最佳實踐(ECCE Pathfinders)，與相關產業(yè)/標準化組織積極互動，對聯(lián)盟的成果進行推廣。