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---神经网络(dnn)，每天都在发展、以---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，边缘计算设备，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---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，新基建边缘计算设备，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
智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进 it 和 ot 系统的---融合。工业机器人是实现智能制造的基础，近几年工业机器人在市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016 年市场工业机器人消费总量达 87000 台，接近销量的近三分之一，是上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3c 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境---、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，移动边缘计算设备，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务，智能边缘计算设备，而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景，如果每台机器人都配备复杂的智能控制器，这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术，把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点，在---时延的情况下还能实现集中控制，完成机器人之间的联动协同，可以---降低工业机器人的开发、部署和维护成本。
也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章？为什么不坐等5g网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施？
●---一下，你正坐在一辆自动驾驶汽车里，汽车突然断开了5g网络。这时，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。当高带宽和低---通信所需的计算能力实际上与一个额外的神经处理单元的成本相同时，为什么要冒这个风险呢？此外，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现---预测来的要高。
●移动互联网提供商希望将投资换现用于开发和部署5g网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划，但它们并不会很快投入商业使用。例如，nbox有12个声学传感器，每个月可以产生多达1 tb的音频数据。按照lte目前每gb的价格，将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。
●网络覆盖将主要建立在城市，这意味着其他很多地方接受不到5g信号。与此相反，边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方，只需要---的成本投入，并且这通常不会---增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与---相结合使得在本地处理大量数据成为可能。
边缘计算设备-北京速核电子公司-新基建边缘计算设备由北京速核电子科技有限公司提供。北京速核电子科技有限公司在仪器仪表这一领域倾注了诸多的热忱和热情，速核电子一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场，衷心希望能与社会各界合作，共创成功，共创。相关业务欢迎垂询，联系人：白利。
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