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，移动边缘计算产品，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。
在云计算时代之前，新基建边缘计算产品，企业必须自己购买物理服务器来获得所需的计算能力和存储，前期投入和后期管理是十分昂贵的（购买所有的硬件和设置、维护和更新）。云计算的诞生，意味着企业不再需要购买和管理硬件，企业可以支付所需费用，云服务商来负责管理。
云计算产生了深远的影响，为企业提供了可扩展性、---性、安全性和易用性。然而，云计算并不是的，需要权衡利弊。
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，边缘计算产品，为了扩展低性能的计算设备，movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5w的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1w的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了edge tpu units，瑞芯微（rockchip）公布了rk3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有---技术硬件加速的器（---是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了ai软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，智能边缘计算产品，一般使用的ai板有，谷歌的edge tpu——使用专门的asic芯片制作而成用以处理ai的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达jetson nano 配备了128个英伟达cuda。瑞芯微发布的 rk3399 pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达jetson nano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nbox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高音频，并且还可以通过边缘计算实现---。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
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