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来源:特别报道 2026年04月30日 12:58 http://521daxue.wikidot.com/wenzhou

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　　因为AI监工记录下来的数据会有图片、文字、视频、音频以及各种的符号数据，因此还会用到模式识别、自然语言处理、语音识别、数据挖掘、多模态数据融合等AI领域的最新技术。

　　云计算产生了深远的影响，为企业提供了可扩展性、可靠性、安全性和易用性。然而，云计算并不是完美的，需要权衡利弊。

　　云计算是集中化的，这意味着无论终端设备（例如智能手机位于何处，数据都需要通过网络（如4G蜂窝连接从终端设备传输到云提供商的数据中心，然后再反向操作，到达终端设备。对于需要快速传输大量数据的应用程序，这可能既缓慢又昂贵。

　　这就是边缘计算的用武之地。为了了解边缘计算的好处，通常以自动驾驶车辆为例：延迟：自动驾驶车辆需要在瞬间做出决定。如果一辆车在你面前突然转弯，你会希望你的车不得不等待从远处云端得到指示吗？不！你肯定想让你的汽车在它的本地计算机上处理尽快做出决定。带宽：无人驾驶汽车辆捕获的大量数据估计为每小时4TB，与你的智能手机每天平均100MB的数据相比，这是40000倍的数据。流式传输所有这些数据既昂贵又可能导致网络拥塞。

　　出于这两个原因，在自动驾驶车辆的边缘（在这种情况下，在车辆本身上执行计算是有意义的。

　　云计算和边缘计算的问题不是二选一，云和边缘都有各自的优势，问题是应该在何时使用云计算和边缘计算。

　　一条有用的经验法则是：“云计算运行在大数据上，而边缘计算运行于‘即时数据’，即传感器或用户生成的实时数据”（维基百科。

　　究竟什么是“边缘”？

　　边缘基本上意味着“非云”，因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释，让我们看一个例子。

　　在医院需要知道所有医疗资产（例如，静脉输液泵、心电图机等的位置，并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签，你可以把它附加到你想要追踪的资产上（例如，静脉注射泵。你还拥有蓝牙集线器，每个房间一个，用于监听来自标签的信号，以确定每个标签所在的房间（以及资产所在的房间。

　　在这种情况下，标签和集线器都可以被视为“边缘”，标签可以执行一些简单的计算，只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心，就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用，或者两者都不能使用，标签可以将所有原始数据发送到集线器，集线器可以将所有原始数据发送到云端。

　　物联网边缘计算的关键——被忽视的优势

　　正如本文开头所说，在评估边缘计算时，几乎所有人都忽略了一个关键好处。

　　我们已经介绍了延迟（更快的响应和带宽（减少带宽需求并节省数据成本的好处。不过，这些好处是针对物联网应用的一个特定子集，如自动车辆、智能家居或安全摄像头。

　　LPWANIoT的到来

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