边缘计算的优势
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：
·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，智能边缘计算哪家好，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延的时间。
·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，北京边缘计算哪家好，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高地运行。
边缘设备智能化的基本要求
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度神经网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，智能交通边缘计算哪家好，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
物联网边缘计算的关键
“物联网”一词的一个问题是它的定义很广。耗资数万美元的自动车辆收集万亿字节的数据并使用4G蜂窝网络被认为是物联网。同时，花费几美元的传感器只收集字节数据并使用低功耗广域网（lpwan）也被认为是物联网。
问题是每个人都在关注高带宽的物联网应用，新基建边缘计算哪家好，比如自动车辆、智能家居和安全摄像头。这是因为每个人都是消费者，所以写这些东西的人在写C端内容比写B端内容的时候有更多的读者，因为企业物联网与较少的人直接相关，并且可能会有些乏味。
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