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什么是边缘计算?
边缘计算是指在网络边缘，即数据源头的一侧，集成网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务的技术。其主要特点包括：数据处理和计算任务推向网络边缘：这意味着数据不再需要长途跋涉传输到云端进行处理，而是在产生数据的源头附近就进行处理和计算。
边缘计算是一种在移动网络的边缘、无线接入网（RAN）的内部以及移动用户的近处提供IT服务环境以及云计算能力的技术。从具体的技术层面来看，边缘计算是一系列边缘计算技术的集合，包括硬件和软件，这些技术相比完全基于云的传统模型，能让存储、计算、处理和网络更接近生成或使用数据的设备。
边缘计算是什么：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单来说，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源的计算模式，与云计算在数据处理位置、处理需求以及延迟和响应时间等方面存在显著区别。具体区别如下：数据处理位置不同：云计算将数据处理和存储集中在远程的云端服务器进行；而边缘计算则在网络的边缘侧，即更接近用户和数据源的位置完成数据处理。
边缘计算是一种在数据产生源头附近的网络边缘处理、分析数据的计算模式。其主要特点和优势如下：数据处理位置：网络边缘处理：边缘计算允许边缘结点直接处理和分析本地数据，而非将所有数据上传至云端。优势：减少响应时间：通过在数据产生源头附近处理数据，显著降低网络延迟，提高响应速度。
边缘计算是一种将计算能力部署在设备“边缘”位置的网络创新技术。以下是关于边缘计算的详细解释：位置特性：边缘计算将计算能力从传统的数据中心推向了网络的边缘，即设备生成数据的现场。实时处理：区别于云计算，边缘计算能够在数据生成的现场进行实时处理和存储，从而大大减小了数据传输延迟和系统负载。
端侧智能行业研究:人工智能重要应用,产品落地爆发在即
1、端侧智能行业研究：人工智能重要应用，产品落地爆发在即 端侧智能作为人工智能的重要落地场景，近年来备受关注。其将人工智能算法和计算能力直接部署在边缘设备上，在终端设备一侧进行智能化处理和决策，具备多重优势，市场前景广阔。
2、虹软科技。AI视觉龙头，服务于智能手机、智能汽车、物联网等。圣邦股份。AI模拟芯片龙头，应用于语音识别、超声测距、红外避障等。汇川技术。自动化伺服系统中以8%的份额占据国内龙头。绿的谐波。AI算法商用落地的厂商：科大讯飞、铁塔。
3、物超所值，这在激光雷达应用端来看曾是不敢想象的，因为目前整个产业的发展还远远没有达到大家所一直期盼的规模效应。但一贯进取的镭神智能就是要破而后立，先降低好产品的使用门槛，刺激整个产业链上中下游更快速地转起来，联合客户一起把产业规模做起来。
4、数字经济会对传统的劳动力密集型产业带来冲击，但同时也会给医疗、医美，养老、娱乐、旅游、保险，金融IT，电商，物流快递等行业带来爆发机会。带来机会的行业比如医疗、养老、娱乐、旅游、保险等，毕竟和老年人生活息息相关。
边缘计算设备有那些
1、边缘计算设备包括但不限于以下几种： DEP01A 智能盒子 简介：一款支持运行深度学习神经网络算法的智能边缘计算终端设备。特点：内部集成了多个可灵活配置的高算力AI处理模块，每个模块具备2T算力，最多可扩展4个模块。具有轻量化、高性能、低功耗、接入方便等特点。广泛应用于人脸识别、智能安防、行为分析等各个领域。
2、类型与形态：边缘计算设备有多种形状、大小和容量。常见的边缘设备包括将公共网络连接到互联网的路由器、防火墙等。此外，还有专门的边缘计算设备，如物联网（IoT）设备、工业物联网设备、机器人和智能设备等。这些设备能够实现广泛的功能，从简单的数据收集到复杂的自主移动和数据处理。
3、边缘计算盒子是一种部署在数据源附近的小型智能设备，可用于处理和分析物联网设备生成的数据，并将处理结果传输到云端或其他地方。它通常包括计算、存储、网络和安全等功能，内置的高效处理器和存储功能可以快速处理大量数据，提高数据处理速度、降低延迟并增强安全性。
4、边缘AI设备专为环境中的即时处理和低延迟需求设计，具备高效能计算能力。主要类型包括：NVIDIA Jetson系列： 由Nvidia打造，广泛应用于机器人、无人机等领域，官网提供详细参数及CUDA、CUDNN、TensorRT软件支持。华为Atlas系列： 华为AI芯片，涵盖边缘AI产品，mindspore、AscendCL、NVPP软件支持，详情请查看官网。
5、常见的边缘计算产品主要包括智能传感器、边缘计算盒子、边缘智能路由器、可编程逻辑控制器以及ICT融合网关。它们主要应用于以下场景：智能传感器：广泛应用于工业、航空、汽车等领域，用于实时监测环境，实现精准控制，从而提升监控和控制效率。
6、边缘计算设备具有多样的形态、尺寸和容量，如路由器、防火墙，以及专门的物联网、工业物联网、机器人和智能设备。自动驾驶汽车也可视为边缘设备，通过数字孪生技术或网络提供至云平台。边缘设备在不同行业中发挥关键作用，完成特定任务。
什么是边缘智能
1、边缘AI是在边缘计算环境中实现人工智能的一种方法，能够提供更快速、更安全、更隐私保护的数据处理和决策能力。边缘AI的定义 边缘AI允许在生成数据的设备附近进行计算，而不是在集中的云计算设施或远程数据中心进行计算。这种本地化处理方式使得设备能够在几毫秒内做出决策，而无需互联网连接或云服务。
2、边缘智能是一种将计算资源下沉到网络边缘，以提供即时、低延迟智能服务的网络架构和技术理念。以下是关于边缘智能的详细解核心特点：层级部署：边缘智能通过网络架构的层级部署，将计算资源下沉到边缘，以更高效地处理数据和应用。
3、边缘AI是指在设备生成数据的边缘位置实现人工智能的技术，它能实时做出决策，无需依赖互联网。以下是关于边缘AI的详细解释及其应用领域：边缘AI的定义 位置性：边缘AI在数据源附近进行计算，如智能相机或汽车等设备。实时性：能够实时做出决策，无需将数据上传至云端进行处理。
4、边缘智能被分为基于边缘计算的人工智能和基于人工智能的边缘计算（ 即 AI on edge 和 AI for edge）两部分。
5、边缘AI是指在设备生成数据的边缘位置实现人工智能，比如智能相机或汽车，它能实时做出决策，无需依赖互联网。例如，智能咖啡壶在本地进行个性化饮料制作，减少了对云服务的依赖。边缘AI不仅限于厨房，它在制造业、医疗保健和能源等领域有着广泛应用，能够提供更快的分析和实时响应。
人工智能主要研究哪些方向?
1、人工智能主要的研究方向包括以下几个核心方面：机器人技术：这是将人工智能应用于多个领域的关键技术，能够实现自动化生产，并在复杂环境中执行任务。机器视觉：通过图像和视频处理技术，让机器具备视觉感知能力，广泛应用于工业检测、自动驾驶等领域。
2、人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，涵盖了广泛的研究方向和应用场景，以下简短介绍人工智能的几个主要研究方向，包括机器学习、自认语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人学、语音识别、数据挖掘和机器学习算法以及人工智能在各个领域的应用研究。
3、人工智能的主要研究方向包括：机器人技术：涉及控制技术、行动规划、动力学、系统结构和传感技术等。目标是使机器人能够执行复杂的任务。机器视觉：主要研究图像分割、阈值设定、图像采样和光度立体视觉等技术。旨在使计算机能够理解和处理图像信息，实现视觉识别和分析。
4、人工智能研究旨在模拟、延伸和扩展人类智能，涵盖机器人学、语音识别、图像处理、自然语言理解以及专家系统等多个领域。 作为计算机科学的重要分支，人工智能追求创建能够模仿人类智能反应的机器，进而成为承载人类智慧成果的关键工具。 自人工智能问世以来，其理论与技术日渐成熟，应用范围持续拓展。
5、人工智能的研究方向不仅局限于上述领域，还包括语音识别、推荐系统、情感分析等新兴领域。语音识别技术让计算机能够理解人类语音，应用于智能家居、智能客服等领域。推荐系统则根据用户行为和偏好，为其推荐合适的内容和产品。情感分析技术则能够识别文本中的情感倾向，应用于社交媒体、舆情分析等领域。
6、人工智能硕士的研究方向多样，涉及多个学科领域。以下是主要的研究方向： 计算机视觉 研究如何使计算机“看”懂世界，解决图像识别、物体检测、场景理解等问题，广泛应用于安防、自动驾驶、医疗诊断等领域。
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