在萬物互聯和行業智能化雙重環境的催生下，云邊端一體化有利于將算力下沉到更接近數據產生的現場，同時擁有更低的時延、更低的帶寬占用、更低的部署成本，以及更加安全可靠的數據傳輸等優勢，更好地滿足企業智能化轉型的需求。

由此不難判斷，在產業數字化升級背景下，云邊端一體化的加速演進，將進一步提升數據處理效率，避免延遲，強化敏捷性，讓邊緣計算的優勢得到更大的展現，成為企業數字化、智能化轉型的優選項。

邊緣計算不再“邊緣”

2022年8月，我國率先迎來了“物超人”的歷史性時刻，即物聯網連接數超越了人聯網連接數，此外，根據IHS的預測，到2030年互聯設備的數量將超過750億個。

全球數字經濟爆發式增長所帶來的豐富場景以及上億規模的聯網設備量在網絡邊緣側產生了大量的數據處理需求，可以說，產業端的實際痛點與需求為邊緣智能提供了優渥的成長土壤。

同時，在政策方面，國務院在2022年年初發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》中明確提出要加強面向特定場景的邊緣計算能力，強化算力統籌和智能調度。

隨后，各省市相繼出臺多項政策支持邊緣計算產業發展，邊緣計算開始不再“邊緣”，逐漸走到了數字經濟的主舞臺。

所謂的“邊”是相對于“中心”的概念，指的是貼近數據源頭的區域。而邊緣智能則是通過將AI處理能力下沉至更貼近數據源頭的網絡邊緣側，就近提供智能化服務，從而滿足當前市場對實時性、隱私性、節省帶寬等方面的需求。

 一直以來，AI作為數據分析、智能決策的基礎在云端大展拳腳，工作環境一般是在相對“舒適”的機房、數據中心內，相反，更加貼近應用現場的邊緣側則是專干“苦活累活”，往往處于惡劣的工作環境之中，例如工廠、室外，需要面臨穩定性、安全性等不同維度的考驗。

同時，惡劣的工作環境也為邊緣架構部署提出了新的要求，如何在現場快速抓取數據、進行訓練并下發到設備上至關重要。

如今，當邊緣計算升級至邊緣智能，在新一輪的數字化浪潮中，邊緣側開始承接更重要的“智能任務”，責任與挑戰并行，在深化應用的過程中，一以貫之的邊緣方案已經難以適應不同部署環境、不同需求的豐富場景了。

所以，面對嚴重碎片化的邊緣應用，能夠自學習、自迭代的行業解決方案才是良方，既能夠滿足數據安全，同時還能在保障AI能力的同時實現快速部署。

邊緣智能打開市場想象空間

對于邊緣計算領域的未來發展前景，AI和邊緣計算的結合，打開市場更大想象空間。AI為邊緣計算提供解決問題的技術和方案，而邊緣計算可以為AI提供釋放潛力的平臺。邊緣智能為AI應用程序提供支持，比如在自動駕駛、智慧城市、智能家居等場景下，更多的數據由邊緣網絡設備創建。

6月7日，英偉達在官微宣布，在2023上海國際嵌入式展中，英偉達將展示適用于自主機器和諸多其它嵌入式應用的NVIDIA Jetson邊緣計算平臺，并帶來生態合作伙伴基于相關軟硬件在交通、工業、機器人等多個垂直行業領域所構建的解決方案。

站在當前時點，除了已經日趨成熟的基于傳統分析式人工智能的邊緣計算應用場景，我們更應該關注到生成式AI在邊緣滲透的“曙光”已經出現。未來，越來越多像智能助理、具身智能一樣擁有廣闊空間的新應用將會涌現，帶動邊緣計算實現跨越式發展。