边缘计算的AI芯片：作为边缘计算的中心基础，边缘AI芯片有着重要地位，边缘AI芯片厂商作为产业链上游参与方投入大量资源进行技术研发，从供给方面为边缘智能的实现打下坚实牢固基础。AI根据参考文献的分类包括三类，1、经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片（GPU）；2、侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片；3、受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。在边缘计算和AI芯片里，涌现出不少的创业公司（在中国的中国芯片初创公司有15家以上），如前面所说的几家。按部署的位置来分，AI芯片可以部署在数据中心，和手机，安防摄像头，汽车等终端上。边缘计算的价值：可持续的能源消耗。云南低延时边缘计算**
智锐通ZRT-MIN-EC05基于IntelCoffeeLake平台，支持八、九代处理器，搭载可更换MXM显卡，双通道SO-DIMMDDR4内存设计，是一款配置灵活、性能较好、双网口的边缘计算整机产品，普遍应用于智能安防、智慧零售、机器人、智慧工业、电力等领域。 产品亮点如下：
1、INTELCoffeeLAKE平台；
2、支持八、九代处理器；
3、搭载MXM独立显卡设计；
4、双通道SO-DIMMDDR4内存设计（较大支持32GB）；
5、INTELI211网卡；
6、静音双风扇+铜管散热器设计。 浙江AI边缘计算无人机开放和安全的使用边缘节点：安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，许多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念:边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。互联网连接设备（IoT）的爆裂性增长，以及需要实时计算能力的新应用，继续推动着边缘计算系统的发展。更快的网络技术，如5G无线，使边缘计算系统能够加速创建或支持实时应用，例如视频处理和分析、自动驾驶汽车、人工智能和机器人等。从根本上讲，边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。这样做是为了使数据（尤其是实时数据）不会遇到可能影响应用程序性能的延迟问题。此外，公司可以通过在本地完成处理来节省资金，从而减少需要在集中式或基于云的位置处理的数据量。边缘计算的发展引起了工业界的普遍关注。
边缘计算MEC帮助关键的、影响性能的应用程序更快、更高质量地响应，它将改变几乎生活的方方面面。随着运营商和网络运营商开始推出5G网络和服务的初始阶段，边缘计算架构的实施将成为支持5G和物联网设备的重要点。由于速度、带宽和规模是下一代连接的基石，MEC将帮助实现5G的承诺，并将为各地的消费者带来好处。
云服务的推动：云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，将海量的数据传送到云中心成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性。 边缘计算将在工业应用中发挥重要作用。江苏边缘计算无人零售
编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。云南低延时边缘计算**
在边缘计算的发展过程中，还有一个概念值得注意，这就是所谓「雾计算」。这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据，数据被「雾计算」收集到设备的网关，进而处理、存储，并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。而边缘计算更强调「边缘」，也就是更靠近数据生成的设备端，「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。这也意味着，边缘计算有着诸多「先天优势」，其一，更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程，数据处理的速度也更快。其二，成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」，从数据计算、存储上都具有成本优势。其三，更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多，网络传输压力会越来越大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，因此也不需要占用太多网络带宽；第四，提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看，当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候，应用程序的效率也会较大提升。第五，边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性，这在今年5月欧盟通过史上较严格的数据保护法律之后意义重大。云南低延时边缘计算**
