什么是邊緣計算（MEC）？

為避免技術的枯燥，我舉個例子，自然界有種非常聰明的動物——章魚。

它是無脊椎動物里面智商很高的，無論是逃生還是捕食，又多又長的觸角運用得收放自如。

科學家研究發(fā)現(xiàn)，章魚的觸角里布滿了神經元，可以獨立處理許多動作，智能邊緣計算價格，章魚的大腦只占40%的處理，其它的處理能力分布在其8條觸角上，這樣便大大增強了其應變處理能力。

如果說人體是大腦中央集中處理的方式，邊緣計算價格，99%的能力需要大腦做出反應的話，章魚就是一個分布式處理系統(tǒng)，60%依靠的是其分布在觸角的“小大腦”處理。

沒錯，這就是邊緣計算的原理。

將計算和處理能力下沉到很接近業(yè)務的邊緣來完成，大部分不需要與網(wǎng)絡交互，移動邊緣計算價格，少數(shù)與網(wǎng)絡互通完成，這就是邊緣計算。

邊緣計算的價值

邊緣計算的是在靠近數(shù)據(jù)源或用戶的地方提供計算、存儲等基礎設施，并為邊緣應用提供云服務和IT 環(huán)境服務。邊緣計算不僅是5G網(wǎng)絡區(qū)別于3G、4G的重要標準之一，同時也是支撐物聯(lián)技術低、高密度等條件的具體網(wǎng)絡技術體現(xiàn)形式，具有場景定制化強等特點。

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邊緣設備智能化的基本要求

將計算基礎架構從數(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)邦學習之類的概念，通過共享的預測模型進行協(xié)作學習這種方式，將標準集中式機器學習(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉移到手機——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而各種深度神經網(wǎng)絡(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;或在制造設施中進行預測分析。邊緣/霧計算的應用，比如：車輛的自動駕駛;需要復雜反饋機制的機器人技術的遠程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設備;以及在電網(wǎng)中對本地電能使用進行預測分析。對于此類應用，成功實施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構性/靈活性尺寸

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