隨著萬物互聯的時代的到來，物聯網前端設備呈現爆發式增長，隨而產生的數據也呈現幾何式增長。海量數據中，由於商業用戶和消費者對效率和速度的要求越來越高。為了滿足這種需求，一種新的計算方式：邊緣計算進入了大眾視野。
邊緣計算，是一種分散式運算的架構，將應用程序、數據資料與服務的運算，由網絡中心節點，移往網絡邏輯上的邊緣節點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節點去處理。邊緣節點更接近於用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。
邊緣計算助力AI駛入“快車道”
雖然AI現在已經取得了非常大的突破，但同樣還面臨著很多挑戰。最大的就是，AI在進行分析處理時，需要消耗大量的計算資源和存儲資源。邊緣計算靠近物理設備或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，來滿足AI快速連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求技術，使得AI應用的性能、整體可靠性大大提升。
同時，邊緣計算的另一大優勢也在AI領域得以發揚光大，就是實時性。例如AR/VR，互聯汽車，無人駕駛、遠程醫療，以及智慧城市，上述這些智能終端產品及解決方案，都是無法容忍超過數毫秒的時延，並對於抖動或時延變化極其敏感的。
推動嵌入式人工智能發展
通過嵌入式人工智能技術實現對終端及設備的海量、異構與實時連接，並在前端對數據進行實時分析與自動處理，最終實現動態自我優化、調整並執行策略。即使普通硬件產品也可擁有人工智能功能，能夠擁有實時處理計算機視覺和深度學習運算的能力，既降低了人工智能終端成本，又將人工智能延伸至更多應用場景。
放眼未來，邊緣計算的發展和應用前景無限。支撐邊緣計算重點行業的應用創新與示範推廣，並積極推動聯盟與國內外標準及產業組織的廣泛合作與對接，引領邊緣計算產業蓬勃發展，加強嵌入式人工智能生態的融合創新。
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