随着万物互联的时代的到来，物联网前端设备呈现爆发式增长，随而产生的数据也呈现几何式增长。海量数据中，由于商业用户和消费者对效率和速度的要求越来越高。为了满足这种需求，一种新的计算方式：边缘计算进入了大众视野。

边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。

边缘计算助力AI驶入“快车道”

虽然AI现在已经取得了非常大的突破，但同样还面临着很多挑战。最大的就是，AI在进行分析处理时，需要消耗大量的计算资源和存储资源。边缘计算靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，来满足AI快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求技术，使得AI应用的性能、整体可靠性大大提升。

同时，边缘计算的另一大优势也在AI领域得以发扬光大，就是实时性。例如AR/VR，互联汽车，无人驾驶、远程医疗，以及智慧城市，上述这些智能终端产品及解决方案，都是无法容忍超过数毫秒的时延，并对于抖动或时延变化极其敏感的。

推动嵌入式人工智能发展

通过嵌入式人工智能技术实现对终端及设备的海量、异构与实时连接，并在前端对数据进行实时分析与自动处理，最终实现动态自我优化、调整并执行策略。即使普通硬件产品也可拥有人工智能功能，能够拥有实时处理计算机视觉和深度学习运算的能力，既降低了人工智能终端成本，又将人工智能延伸至更多应用场景。

放眼未来，边缘计算的发展和应用前景无限。支撑边缘计算重点行业的应用创新与示范推广，并积极推动联盟与国内外标准及产业组织的广泛合作与对接，引领边缘计算产业蓬勃发展，加强嵌入式人工智能生态的融合创新。