邊緣計算相對于5G，優(yōu)勢何在？

也許你會問為什么這么多的硬件廠家如此大費周章？為什么不坐等5G網(wǎng)絡(luò)或者利用豐富的云計算能力和基礎(chǔ)設(shè)施？

●想象一下，你正坐在一輛自動駕駛汽車?yán)?，汽車突然斷開了5G網(wǎng)絡(luò)。這時，汽車不僅會“失明”，而且會喪失決策能力。當(dāng)高帶寬和低延遲通信所需的計算能力實際上與一個額外的神經(jīng)處理單元的成本相同時，為什么要冒這個風(fēng)險呢？此外，它的總體耗能還會比利用特定硬件實現(xiàn)人工智能預(yù)測來的要高。

●移動互聯(lián)網(wǎng)提供商希望將投資換現(xiàn)用于開發(fā)和部署5G網(wǎng)絡(luò)。盡管在技術(shù)上可能實現(xiàn)大容量數(shù)據(jù)計劃，但它們并不會很快投入商業(yè)使用。例如，nBox有12個聲學(xué)傳感器，每個月可以產(chǎn)生多達1 TB的音頻數(shù)據(jù)。按照LTE目前每GB的價格，將這么多數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴嬎銓⒒ㄙM一大筆錢。

●網(wǎng)絡(luò)覆蓋將主要建立在城市，這意味著其他很多地方接受不到5G信號。與此相反，網(wǎng)關(guān)邊緣計算，邊緣計算設(shè)備可以隨即部署到任何需要的地方，網(wǎng)關(guān)邊緣計算產(chǎn)品，只需要一次性的成本投入，并且這通常不會顯著增加物聯(lián)網(wǎng)解決方案的成本。

邊緣計算與人工智能相結(jié)合使得在本地處理大量數(shù)據(jù)成為可能。

邊緣設(shè)備智能化的基本要求

將計算基礎(chǔ)架構(gòu)從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣這一主張，得到了越來越廣泛的共識。諸如聯(lián)邦學(xué)習(xí)之類的概念，通過共享的預(yù)測模型進行協(xié)作學(xué)習(xí)這種方式，將標(biāo)準(zhǔn)集中式機器學(xué)習(xí)(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到手機——在將數(shù)據(jù)存儲到云的需求中，消解了對可實現(xiàn)ML能力的要求。5而各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)，每天都在發(fā)展、以更好地賦能基于邊緣的處理功能。成功地將智能帶到邊緣設(shè)備也帶來了與傳統(tǒng)的AI不同的商機——例如：個性化購物，基于AI的助手;或在制造設(shè)施中進行預(yù)測分析。邊緣/霧計算的應(yīng)用，比如：車輛的自動駕駛;需要復(fù)雜反饋機制的機器人技術(shù)的遠程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設(shè)備;以及在電網(wǎng)中對本地電能使用進行預(yù)測分析。對于此類應(yīng)用，網(wǎng)關(guān)邊緣計算卡，成功實施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構(gòu)性/靈活性尺寸

物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的關(guān)鍵

“物聯(lián)網(wǎng)”一詞的一個問題是它的定義很廣。耗資數(shù)萬美元的自動車輛收集萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)并使用4G蜂窩網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是物聯(lián)網(wǎng)。同時，花費幾美元的傳感器只收集字節(jié)數(shù)據(jù)并使用低功耗廣域網(wǎng)（lpwan）也被認(rèn)為是物聯(lián)網(wǎng)。

問題是每個人都在關(guān)注高帶寬的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，比如自動車輛、智能家居和安全攝像頭。這是因為每個人都是消費者，所以寫這些東西的人在寫C端內(nèi)容比寫B(tài)端內(nèi)容的時候有更多的讀者，因為企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與較少的人直接相關(guān)，并且可能會有些乏味。

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