AI邊緣計算服務此前被認為(wèi)是前衛的(de)。現在其無處不在。這就是原因，以及其在雲計算領域的(de)巨大優勢。

邊緣計算不是萬能藥，但其時機是無可(kě)挑剔的(de)。雲的(de)速度太慢，無法滿足大多數邊緣設備的(de)需求，因此有必要将計算移近。

延遲是雲計算的(de)一(yī)大殺手，尤其是公共雲計算，而精心策劃的(de)邊緣系統将成為(wèi)可(kě)行的(de)公共雲替代方案。

或許，這對于一(yī)些最近将所有內(nèi)容存儲在雲中或正在這樣做(zuò)的(de)組織而言，會是一(yī)顆難以吞咽的(de)藥丸。但對于公共雲所有者來說，這也可(kě)能是一(yī)劑苦藥。

通過将自(zì)主管理(lǐ)的(de)邊緣計算平台集群在一(yī)起，并将其分布在用戶居住的(de)地(dì)方附近，組織将能夠受益于雲般的(de)便利性，而不必犧牲性能。

以這種方式使用邊緣計算并不是一(yī)個牽強的(de)想法，甚至不是一(yī)個新奇的(de)概念。

邊緣計算無處不在；在各種各樣的(de)用例中存在許多的(de)小邊緣，但具有集中控制和(hé)數據管理(lǐ)。霧曾經是一(yī)個常見的(de)術語，但邊緣聽起來更吸引人。這聽起來也很像70年(nián)代的(de)分布式計算：對于IT而言，一(yī)切舊(jiù)事物都煥然一(yī)新。

超越雲的(de)案例：

       那麽，表明邊緣計算正在被接管的(de)證據在哪呢(ne)？

南京漢榮邊緣計算提供了近乎實時的(de)數據收集、分析、決策和(hé)執行的(de)能力。因此，其在即時輸出方面有優勢。

具體點，邊緣計算在适合每個行業的(de)不同角色中努力工作。示例如(rú)下：

在電信領域，其可(kě)以增強內(nèi)容交付網絡，并允許為(wèi)即将到來的(de)5G部署部署虛拟網絡功能。

在制造業中，其可(kě)以通過先進的(de)機器人技術和(hé)傳感器融合（基于物聯網/傳感器數據的(de)實時分析和(hé)行動）建立智能、高(gāo)效的(de)生産線和(hé)倉庫。

在交通和(hé)物流方面，其實現了自(zì)動導引車（AGV）和(hé)自(zì)動駕駛汽車，以及貨運監控和(hé)智能交通系統等方面的(de)進步。

在零售業，其通過智能鏡子(zǐ)、智能購物車、自(zì)助結賬、數字标牌、有針對性的(de)廣告以及實時庫存跟蹤和(hé)補貨，實現了重新構想的(de)客戶體驗。

但這還遠未達到邊緣計算長(cháng)期統治地(dì)位的(de)終結。

邊緣入口門檻低(dī)：

        廉價的(de)數據收集、更好的(de)電力使用以及現有的(de)網絡和(hé)流行的(de)設備提供了無限的(de)可(kě)能性。

我們使用智能手機進行邊緣計算是有原因的(de)。智能手機的(de)價格及其計算能力足以接近專門為(wèi)神經網絡應用創建的(de)專用芯片組。許多工程師和(hé)開發人員都具備開發移動平台應用的(de)技能。智能手機應用開發速度更快；這些庫更加成熟并且錯誤更少。

智能手機比一(yī)組GPU和(hé)外圍組件“更緊湊”，這在研發實驗室環境中更有意義。

許多現實世界的(de)應用都需要使用智能手機，并且這些設備能夠在邊緣運行預先訓練的(de)神經網絡。智能手機制造商将繼續提高(gāo)邊緣設備的(de)計算能力和(hé)內(nèi)存容量。然而，研發實驗室将使用專門的(de)硬件來訓練和(hé)測試AI/ML算法，DIY愛好者将使用專門的(de)輕量級芯片組。

簡而言之，幾乎沒有什麽可(kě)以阻止邊緣計算對雲的(de)地(dì)位的(de)侵蝕。也沒有太多的(de)摩擦來減慢其速度。

邊緣計算的(de)未來是一(yī)個不斷發展的(de)格局；然而，‘無處不在’是描述其的(de)最佳詞，因為(wèi)其會進化到我們周圍。

南京漢榮考慮到許多情況下互聯網連接不可(kě)用或零信号，例如(rú)遊輪、海上石油鑽井平台和(hé)偏遠醫院，我們可(kě)能會在未來看到更多具有離(lí)線優先功能的(de)邊緣優化數據庫。

最終，邊緣計算吞噬了雲。或者，至少足以使商業環境發生永久性變化。