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借助AI，邊緣計算正在向智能邊緣過渡如今，云計算的功能已從數據中心擴展到網絡邊緣。隨著所有行業的組織處理不斷增長的數據量，更復雜的操作以及更動態，更具競爭力的市場，這一優勢變得至關重要。為了滿足業務需求，超大規模云提供商，IT公司和連接性提供商正在轉向邊緣計算和邊緣智能。隨著連接設備之間的通信產生大量數據，這些數據需要快速處理和執行。據報道，已經安裝了超過200億個IoT連接設備。到2025年，這一數字預計將達到754.4億。

邊緣計算作為一種新的范例而出現，它使分散的計算能力盡可能地接近數據的來源。它允許網絡體系結構縮小連接的設備與云之間的距離。隨著AI的進步和集成，它正在接近智能邊緣，它可以近乎實時地收集，通信，生成和評估數據。

據 德勤稱，借助智能邊緣，企業可以提高效率并創造有價值的新用例。其中包括更有效地利用帶寬和更大的網絡可見性；抵御不良，不可靠和失去連接的能力；支持低延遲用例和快速響應時間；更大的自動化和自主；以及對數據分類，規范化，駐留和隱私的更多控制。智能邊緣還可以提供對網絡狀況的更大可見性以及對操作環境的了解。

推動智能邊緣創新 隨著云計算的創新引起了業界的廣泛關注，邊緣技術的進步也同樣引人注目。現在，智能云和智能邊緣應用程序模式的激增部署正在改變企業與數字信息交互的方式，并結合物理和數字世界，以帶來更大的社會效益和客戶創新。

通過數據庫管理系統的支持，智能邊緣可以幫助減輕對網絡性能的依賴，通過整體安全方法最大程度地減少威脅，保持合規性，通過跨云和邊緣的一致的應用程序開發來提高可靠性，通過降低間接費用來增加利潤并提供無縫的服務。通過簡化的設備管理獲得用戶體驗。它還可以使企業獲得更大的物理操作可視性，同時使AI自動化處理更多的高要求任務。

盡管智能邊緣為企業提供了更大的功能，但要實現其全部功能，則在某種程度上需要邊緣硬件制造商，超大規模云服務，IT公司和連接提供商之間的協作和編排。

智能邊緣–人工智能的未來AI技術現在已經存在，并且很快將無處不在。從智能手機到個人助理，再到推薦系統，再到視頻/音頻監視，近年來，它的應用有了很大的改進。人工智能的采用和成熟是邊緣網絡的關鍵推動力。Deloitte表示，越來越多的專門用于運行AI和機器學習任務的經過優化和優化的芯片正在進入邊緣設備。專用芯片和AI功能的融合使邊緣變得智能化，并具有諸如計算機視覺，數據分析和深度學習之類的用例，從而縮短并刺激了決策循環。