事實表明，邊緣人工智能和云計算人工智能成為企業(yè)目前使用的一些最重要的技術(shù)。

　　在過去的幾年中，全球互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了巨大的變革以滿足不斷增長的用戶需求。就在十年前，很多企業(yè)必須運營和維護內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，并投入大量資金以保持業(yè)務(wù)運營順利進行。隨著云計算技術(shù)的出現(xiàn)，這些都發(fā)生了變化。在現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域，云服務(wù)使業(yè)務(wù)部門的操作變得更加簡單和高效。各種規(guī)模的企業(yè)都在不斷地將他們的應(yīng)用程序遷移到云端，他們逐漸意識到云計算技術(shù)的重要性。此外，行業(yè)專家認(rèn)為，人工智能集成計算技術(shù)將超越IT行業(yè)。邊緣人工智能和云計算人工智能的出現(xiàn)深刻影響了企業(yè)處理敏感數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的當(dāng)前狀態(tài)。

　　在新冠疫情爆發(fā)之后，工作環(huán)境的整個生態(tài)系統(tǒng)都被打亂了，因為大量員工被迫在家遠程工作。這種現(xiàn)象鼓勵更多地采用顛覆性技術(shù)來應(yīng)對現(xiàn)有的工作條件并順利運營業(yè)務(wù)。這種不斷變化的工作模式極具挑戰(zhàn)性，但深度學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)讓制造業(yè)、醫(yī)療保健、IT等行業(yè)受益。

　　邊緣計算人工智能的日益普及

　　邊緣計算人工智能解決了在硬件上本地處理和實施機器學(xué)習(xí)算法的問題。這種形式的本地計算可以最大限度地減少或消除數(shù)據(jù)傳輸或共享的網(wǎng)絡(luò)延遲，并解決安全方面的挑戰(zhàn)，因為一切都發(fā)生在設(shè)備上。但是這種本地處理并不意味著機器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練必須在本地進行。在通常情況下，訓(xùn)練在具有增強計算能力以處理更大數(shù)據(jù)集的平臺中進行。該系統(tǒng)融合了人工智能加速功能以及用于實時數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序的部署模型。

　　近年來，由于對GPU、NPU、TPU和其他人工智能加速器的需求增加，邊緣人工智能技術(shù)發(fā)生了巨大變化。此外，機器學(xué)習(xí)和人工智能使用的增加將導(dǎo)致邊緣人工智能應(yīng)用程序和平臺的應(yīng)用增加，用于在本地處理各種任務(wù)。

　　云計算人工智能的好處

　　盡管一些專家認(rèn)為將人工智能集成到云端和邊緣是企業(yè)戰(zhàn)略的補充部分，但每個人都會這么認(rèn)為，在云中部署人工智能不僅可以保障商業(yè)運營，而且還改變了企業(yè)制定的財務(wù)戰(zhàn)略。

　　人工智能在云計算基礎(chǔ)設(shè)施運行可以同時支持許多項目和工作負(fù)載。共享基礎(chǔ)設(shè)施專注于將人工智能硬件與開源軟件結(jié)合在一起，通過混合云服務(wù)提供人工智能功能。利用人工智能和云計算的力量將使企業(yè)能夠進行敏捷開發(fā)。在當(dāng)今瞬息萬變的技術(shù)世界中，企業(yè)正努力保持優(yōu)勢地位以保持與客戶的相關(guān)性。此外，部署云計算人工智能可能是企業(yè)加快開發(fā)周期以更有效地交付解決方案，同時最大程度地減少錯誤的一種絕佳方式。

　　取得平衡：實施混合云基礎(chǔ)設(shè)施

　　云計算人工智能通過在云端遠程提供計算能力來支持硬件處理。由于這種處理是遠程進行的，因此系統(tǒng)在性能和處理方面更加強大。此外，人工智能云計算增加了架構(gòu)和設(shè)計的選擇。邊緣人工智能與云計算人工智能有很大不同，提供了其他一些設(shè)施，當(dāng)與云計算和人工智能結(jié)合使用時，這些設(shè)施非常有價值。

　　對于許多企業(yè)來說，云計算和邊緣計算的融合是必要的?；旌显萍軜?gòu)允許企業(yè)利用內(nèi)部部署系統(tǒng)的安全性和可管理性，同時利用服務(wù)提供商的公有云資源。但是對于不同的企業(yè)來說，部署這項技術(shù)可能意味著不同的事情。這可能意味著在云端進行訓(xùn)練并在邊緣進行部署、在數(shù)據(jù)中心進行訓(xùn)練以及在邊緣使用云計算管理工具。當(dāng)企業(yè)在同一平臺上將云計算和邊緣計算結(jié)合在一起時，他們將擁有更多的機會。