的確，現(xiàn)在人工智能AI技術(shù)的火爆程度不亞于任何一項IT新技術(shù)的宣傳力度，我們也不可否認，人工智能背后所依靠的就是云計算平臺的強大支撐，很多AI的具體需要依靠云計算平臺當(dāng)中邊緣計算去完成，但是，現(xiàn)在AI在應(yīng)用部署過程當(dāng)中仍然受限制于邊緣計算的成本層面以及設(shè)備只能分析能力等很多方面。

不管是從現(xiàn)在的國家政策扶持方面，還是企業(yè)在業(yè)務(wù)應(yīng)用推動等方面，我們都可以看到人工智能現(xiàn)在到底有多火，根據(jù)權(quán)威市場分析機構(gòu)的研究數(shù)據(jù)表明，在未來，全球人工智能市場規(guī)模年均增長率達到15%。到2030年，人工智能將助推全球生產(chǎn)總值增長12%左右，近10萬億美元。如此龐大的一個市場規(guī)模足以讓越來越多的企業(yè)投身其中。

正是因為邊緣計算對于人工智能以及對于云服務(wù)的重要意義，我們才更要清楚的了解到底什么才是邊緣計算。所謂的邊緣計算就是在靠近物理設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，來滿足快速連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求技術(shù)。

邊緣計算相對更加聚焦于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析層面，邊緣計算能夠非常好的支撐本地業(yè)務(wù)的實時智能化處理數(shù)據(jù)以及對任務(wù)的具體執(zhí)行。由于具有靠近數(shù)據(jù)源的特點，邊緣計算能夠在本地網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中進行運算，所接觸到的數(shù)據(jù)不用上傳到云端，減少了數(shù)據(jù)往返云端和本地的時間以及帶寬成本。

邊緣計算現(xiàn)在在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛，我們都知道，由于考慮到安全等方面，自動駕駛領(lǐng)域數(shù)據(jù)傳輸與交互必須把數(shù)據(jù)延遲盡可能的降到最低，因為如果不這樣做的話，所導(dǎo)致的問題和結(jié)果有可能是非常嚴(yán)重的，在這一領(lǐng)域，邊緣計算無疑會比云計算更具優(yōu)勢。因此，邊緣計算成為AI相關(guān)芯片廠商、設(shè)備集成商的布局重點也就不足為奇了，更直接帶動邊緣計算在2017年的快速崛起。

雖然邊緣計算擁有前文我們所說的那些有點，但是由于當(dāng)前在智能分析能力以及數(shù)據(jù)應(yīng)用的法律合規(guī)性等方面的限制，使得邊緣計算現(xiàn)在仍然還處于一個緩慢發(fā)展的階段，采用邊緣計算的AI設(shè)備單價比較高，一般的終端電子產(chǎn)品一旦搭載AI芯片、提升存儲空間后，會大大提高設(shè)備的造價成本，令終端的整體性價比不高。眾多企業(yè)在面臨負擔(dān)如此高昂的技術(shù)成本后，顯然會阻礙相關(guān)產(chǎn)品的普及與推廣。

邊緣計算終端的計算力如何，可否能起到“智能”分析的作用。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司的預(yù)測，到2020年將有超過500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲存。

在比較依賴邊緣計算技術(shù)的醫(yī)療、自動駕駛、國防等領(lǐng)域，由于數(shù)據(jù)獲取難度大、法規(guī)松綁程度偏低，實際導(dǎo)入人工智能時風(fēng)險就會變得較高，而對于風(fēng)險的承受度就會走低。

對于人工智能AI來說，對于海量數(shù)據(jù)的處理能力以及呈現(xiàn)能力方面仍然需要一個智能化的計算方式，云計算則可以通過將數(shù)據(jù)中心集成化，利用不同的算法進行整合處理，從而幫助廣大用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理層面的服務(wù)需求。

同時，對于現(xiàn)在仍然處于起步階段的邊緣計算來說，云計算技術(shù)能夠非常有效的降低開發(fā)者的門檻，并且能夠讓用戶以一個低成本的方式將人工智能服務(wù)快速的轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

邊緣計算興起不僅帶動了AI芯片的銷量，也會促使相關(guān)的硬件市場規(guī)模進一步擴大?？梢灶A(yù)見，一旦所有終端設(shè)備都能實現(xiàn)邊緣計算的話，其市場必會遠遠超越云計算。