近年来，大数据、云计算、智能技术的快速发展，给互联网产业带来了深刻的变革，智能边缘计算产品，也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增，而物联网等应用背景下的数据在地理---散，并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了---的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度，智能边缘计算多少钱，网络带宽成本的下降速度要比 cpu、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多，同时复杂的网络环境让网络---很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和---这两大瓶颈。在这种应用背景下，边缘计算应运而生，山东智能边缘计算，并在近两年得到了研究者的广泛关注。
边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术，使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算，我们可以做这样的类比：云计算相当于人的大脑，边缘计算相当于人的神经末端。
在云计算时代之前，企业必须自己购买物理服务器来获得所需的计算能力和存储，前期投入和后期管理是十分昂贵的（购买所有的硬件和设置、维护和更新）。云计算的诞生，意味着企业不再需要购买和管理硬件，企业可以支付所需费用，云服务商来负责管理。
云计算产生了深远的影响，为企业提供了可扩展性、---性、安全性和易用性。然而，云计算并不是的，需要权衡利弊。
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---神经网络(dnn)，每天都在发展、以---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---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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