隨著萬物互聯的時代的到來，物聯網前端設備呈現爆發式增長，隨而產生的數據也呈現幾何式增長。海量數據中，由于商業用戶和消費者對效率和速度的要求越來越高，低延遲已經成了標配。為了滿足這種需求，一種新的計算方式：邊緣計算進入了大眾視野。

邊緣計算，是一種分散式運算的架構，將應用程序、數據資料與服務的運算，由網絡中心節點，移往網絡邏輯上的邊緣節點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節點去處理。邊緣節點更接近于用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。

邊緣計算助力AI駛入“快車道”?

雖然AI現在已經取得了非常大的突破，但同樣還面臨著很多挑戰。最大的就是，AI在進行分析處理時，需要消耗大量的計算資源和存儲資源。邊緣計算靠近物理設備或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，來滿足AI快速連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求技術，使得AI應用的性能、整體可靠性大大提升。

同時，邊緣計算的另一大優勢也在AI領域得以發揚光大，就是實時性。例如AR/VR，互聯汽車，無人駕駛、遠程醫療，以及智慧城市，上述這些智能終端產品及解決方案，都是無法容忍超過數毫秒的時延，并對于抖動或時延變化極其敏感的。舉例來說，互聯汽車要求低時延、高帶寬，并基于接近于用戶計算和內容存儲，這些條件都使得邊緣核心成為了必備項。在很多場景下，尤其是使用封閉式自動化操作來維護高可用性的場景，響應時間必須保證在幾十毫秒內，而這種條件除邊緣計算外是無法達成的。

中科博宏引入邊緣計算?推動嵌入式人工智能發展

中科博宏引入邊緣計算，通過嵌入式人工智能技術實現對終端及設備的海量、異構與實時連接，并在前端對數據進行實時分析與自動處理，最終實現動態自我優化、調整并執行策略。中科博宏現擁有成熟完備的嵌入式人工智能解決方案。方案基于原創的AI算法，將大量計算機視覺與深度學習的運算技術在本地通過嵌入式系統的方法實現，同時生成云服務所需要的必要數據。這樣，即使普通硬件產品也可擁有人工智能功能，能夠擁有實時處理計算機視覺和深度學習運算的能力，既降低了人工智能終端成本，又將人工智能延伸至更多應用場景。

放眼未來，邊緣計算的發展和應用前景無限。中科博宏作為一家擁有多項自知識產權的人工智能高科技企業，憑借對人工智能技術多年來的研發投入與經驗積累，現已加入邊緣計算產業聯盟，并將與聯盟各成員單位進行更深度的交流與合作，支撐邊緣計算重點行業的應用創新與示范推廣，并積極推動聯盟與國內外標準及產業組織的廣泛合作與對接，引領邊緣計算產業蓬勃發展，加強嵌入式人工智能生態的融合創新。