“未来的汽车应当是一种不会自学的轮式机器人”，面临持续加剧的自动驾驶汽车，在近日举行的第一届中国国际智能产业博览会上，中国工程院院士李德毅回应，“它应当需要通过边缘计算出来与‘驾驶员超脑’的自学，让自动驾驶比人类驾驶员更加安全性。”从某种角度谈，更有了大量眼球和投资的自动驾驶汽车就是一场AI的游戏，而AI的变革将首度在边缘计算出来中反映，并将助推边缘计算出来解决问题物联网引起的数据雪崩。

虽然各研究机构对全球数据的爆发式快速增长有有所不同的预测，但将计算出来和数据移动到更加相似用户的方位已是行业共识，在入局的各路科技大神眼里，这一千亿价值的新赛场将首先沦为消费市场及智能工厂等领域的无以选项。章鱼：我是天生边缘计算能力者不顾一切边缘计算出来和云的关系被冷淡辩论之时，著名创投调研机构CB Insights近日编写的《What Is Edge Computing》甚广不受注目，文章概述了边缘计算出来的发展和应用于前景。

文章称之为，云计算已足以即时处置和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台分解或将要分解的数据，边缘计算出来将派上用场。但边缘计算出来到底是什么？很多人依然一头雾水，在问这个问题时，华为企业业务总裁阎力大回应，跟章鱼差不多。在无脊椎动物中，章鱼的智商最低，它享有巨量的神经元，60%产于在八条腿（腕足）上，脑部仅有40%。

但是，看上去用“腿”来思维并解决问题的章鱼在猎捕时腕足之间因应极佳，从不不会卷曲绳子，这归功于它们类似于分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。目前的人工智能应用于更加多依赖云端，边缘计算出来则将智能从云端推上边缘。

用地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦的话说道：“计算出来于是以从中央南北边缘。”也就是说，不是所有的应用于都要放到云端，比如，当房子里有物体移动时，智能家居的安全性系统检测可以依赖终端设备资源检测正在移动的，是家里的狗，还是闯进的贼，并据此做出精准的智能控制。未来，如果没边缘计算出来的反对，很多应用于有可能都是画饼，如炙手可热的无人驾驶汽车对动态信息交互和数据传输、交互的延后指标拒绝十分严苛，一旦系统号召快，轻则再次发生交通事故，轻则无人驾驶体验大打折扣。必须特别强调的是，虽然我们将把更加多的基础任务推上装置所在的边缘，但如Linux基金会物联网资深总监Philip DesAutels所特别强调，这只代表了越附近边缘的装置就越不会逆聪慧，并无法说道它与云端毫无关系。

云端也不会因为边缘显得更聪明更加智慧，它未来更加最重要的任务将是中央协商管理者。边缘计算出来+AI：为解决问题痛点问题而来如英特尔所说，世界于是以陷于数据洪流的雪崩中，AI在展开分析处置时，更加必须消耗大量的计算资源和存储资源。如果能像章鱼一样，使用边缘计算出来的方式，海量数据以备处置，大量的设备高效协同工作，诸多问题之后迎刃而解。网宿科技董事长刘成彦回应，在智能社会到来之际，物联网的愈演愈烈所带给的网络容量以及对计算出来的市场需求，将相比之下小于人与互联网之间的交互所带给的市场需求，智能终端产生的数据能力也将相比之下小于人类产生数据的能力，预计未来将有50%的计算能力放到边缘。

微软公司全球资深副总裁、微软公司亚太研发集团主席兼任微软公司亚洲研究院院长洪小文告诉他记者：“边缘计算出来需要展开本地决策和辨别，需要确保离线状态下展开不间断操作者，限于于智能工厂、无人车等特别强调连续性、安全性的场景。”英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇博士说道：“如何在网络边缘构建智能化，是匹敌数据洪流的关键环节之一，是物联网未来发展的最重要趋势。

”所谓智能边缘化，必须把云上的模型，较慢迁入到线下，将云上智能改建为边缘能用的轻量级智能，兼容边缘软硬件环境和用于场景，而云原生模型要用作边缘节点，必须做到模型切换，传输，徵优等工作。某著名大厂战略研究人员刘先生对科技日报记者说道：“看上去都是些技术问题，但付诸实施没有那么更容易，理论上修筑边缘新的战场，切断云/边AI数据流地下通道，统一线上线下技术生态，统一AI架构益处很多，但若无业界协同，融合应用于场景，综合建设立体生态，人工智能助力边缘计算出来不能是相悖。”刘先生特别强调，人工智能不仅是数学和算法，堪称综合性技术应用于，增进生产力和解决问题效率，才是AI的头等大事，而不是那些神乎其神的能力。放在边缘计算出来中看人工智能，最能解读这一点，从产业的角度谈，智能边缘作为人工智能的硬件形态，单点突破没意义，人工智能+边缘计算出来的立体化应用于突破才有价值，才能确实解决问题痛点问题。

安全性风险：边缘计算出来不可忽视的挑战中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌说道：“无论边缘计算技术将来构成什么样的人组业态，无外乎工业、生产、传感、掌控、计算出来、存储和网络的融合。边缘计算出来否能探寻出有面向未来的新型产业模式，将十分最重要。”如前文所述，将人工智能确实推上边缘并不非常简单，而在不断涌现或仍然就不存在的各种挑战与局限中，安全性风险堪称业界迫切需要注目的问题。边缘计算出来就像物理世界相连数字世界的桥梁和数据的第一入口，随着智能边缘设备（还包括手机及物联网传感器）的剧增，新兴的反击矢量将不断涌现，数据实时性、确定性、多样性等诸多挑战已放在眼前。

互联网行业分析师陈金玉说道：“虽然边缘计算出来能使安全性部件更加相似于反击源，启动更加高效的安全性应用于并减少分层数量以抵挡针对核心的侵害和风险，但不可否认的是，人工智能时代，数据的搜集、用于等各环节本就面对着新的风险。”事实也是如此，在数据搜集环节，大规模的机器自动化搜集着成千上万的用户数据，并可对用户全面跟踪。在数据用于环节，随着大数据分析技术的普遍用于，特定个人很更容易被瞄准，消费习惯、下落轨迹等信息更加多的被用作“精准营销”，而这其中的用于尺度一直正处于灰色地带。陈金玉说道：“不仅如此，在数据的生命周期中，由于黑客攻击、系统安全漏洞等原因，个人数据一直有被泄漏的安全性风险，目前这种风险又将怎样被扩展到边缘计算出来指向的人工智能消费领域及工业领域还难以预测。

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