边缘设备智能化的基本要求
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而各种深度神经网络(DNN)，每天都在发展、以更好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、可更好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
边缘计算的应用
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，移动边缘计算卡，并且规划路径。EdgeOSc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为３个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和深度，以实现智慧城市中数据价值的大化。
什么是边缘计算（MEC）？
为避免技术的枯燥，我举个例子，自然界有种非常聪明的动物——章鱼。
它是无脊椎动物里面智商很高的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放自如。
科学家研究发现，FPGA边缘计算卡，章鱼的触角里布满了神经元，可以独立处理许多动作，章鱼的大脑只占40%的处理，云南边缘计算卡，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便大大增强了其应变处理能力。
如果说人体是大脑中央集中处理的方式，99%的能力需要大脑做出反应的话，章鱼就是一个分布式处理系统，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。
没错，这就是边缘计算的原理。
将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，网关边缘计算卡，大部分不需要与网络交互，少数与网络互通完成，这就是边缘计算。
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