人工智能，邊緣計(jì)算和云這三種技術(shù)對(duì)于利用5G時(shí)代和物聯(lián)網(wǎng)的力量來(lái)實(shí)現(xiàn)新機(jī)遇并在行業(yè)中取得成功至關(guān)重要。

5G和物聯(lián)網(wǎng)將推動(dòng)數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)。就物聯(lián)網(wǎng)而言，到2025年，將有250億個(gè)互聯(lián)的事物和設(shè)備（來(lái)源：GSMA），并且這些設(shè)備每天可能每秒流傳輸一次數(shù)據(jù)。

真正的問(wèn)題將是，電信公司如何基于新的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)捕獲，分析和推動(dòng)業(yè)務(wù)洞察力和行動(dòng)？這就是流分析，邊緣和云的價(jià)值所在，即企業(yè)如何使用此實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)決策。

許多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可能最終會(huì)存儲(chǔ)在云中，但并非所有這些都需要傳輸?shù)郊形恢谩？梢粤⒓丛谶吘壏治鯥oT設(shè)備生成的許多數(shù)據(jù)，例如，機(jī)器的常規(guī)狀態(tài)和運(yùn)行狀況檢查，包括每秒分析來(lái)自傳感器的關(guān)鍵數(shù)字簽名，例如溫度，壓力，扭矩讀數(shù)。

此外，需要即時(shí)處理的數(shù)據(jù)流（例如需要超低延遲的用例），例如自動(dòng)駕駛和危險(xiǎn)檢測(cè)之類的操作需要瞬時(shí)的亞秒級(jí)響應(yīng)時(shí)間，并且需要在邊緣自身之外執(zhí)行。

但是，邊緣不能在真空中工作。為了使邊緣分析成功進(jìn)行，當(dāng)您可以將數(shù)PB的實(shí)時(shí)或測(cè)試數(shù)據(jù)放入云或集中式數(shù)據(jù)集群中，然后將其用于，訓(xùn)練，測(cè)試和部署時(shí)，您仍需要云或集中式數(shù)據(jù)中心。使用所有這些數(shù)據(jù)迭代機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型一旦精煉，便可以推到最前沿，使其更加智能化-不斷適應(yīng)新的和不斷變化的環(huán)境。因此，特別是對(duì)于電信公司以及其他行業(yè)而言，我們看到的是一種混合分析模型，在該模型中，您可以在邊緣獲得一些智能，但仍可為集中式數(shù)據(jù)中心或數(shù)據(jù)湖提供服務(wù)，您可以在其中構(gòu)建更多的智能和預(yù)測(cè)能力。

而且我們認(rèn)為，由于以下三個(gè)主要原因，云或數(shù)據(jù)中心中的集中式數(shù)據(jù)分析將繼續(xù)具有相關(guān)性：一個(gè)是針對(duì)上下文，另一個(gè)是用于比較分析，最后是機(jī)器學(xué)習(xí)方面。

• 上下文：傳感器數(shù)據(jù)本身是沒(méi)有意義的，上下文是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵。上下文允許您使用各種企業(yè)和舊有數(shù)據(jù)源將傳感器數(shù)據(jù)添加并集成到傳感器數(shù)據(jù)中，以獲取更豐富的上下文和理解。
• 比較：類似地，比較分析使您可以比較不同方案或時(shí)間表上的性能或數(shù)據(jù)，以獲得更深入的見(jiàn)解。例如–一臺(tái)機(jī)器的性能與同一工廠的同類機(jī)器相比如何？與另一個(gè)位置的相比如何？設(shè)備性能參數(shù)如何隨時(shí)間變化？等等
• 機(jī)器學(xué)習(xí)：然后對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，這需要TB或PB的測(cè)試數(shù)據(jù)，以便構(gòu)建，訓(xùn)練和優(yōu)化模型。一旦構(gòu)建了這些模型，便可以將它們部署回邊緣，以使邊緣更加智能。

這樣的方法的好處是，由于邊緣更智能，公司可以逐漸將越來(lái)越少的數(shù)據(jù)帶入集中式云，并且他們可以在邊緣實(shí)時(shí)實(shí)時(shí)地做出更相關(guān)，更明智，低延遲的決策。這就是企業(yè)現(xiàn)在正在走向的模型。

這就是邊緣智能如此重要的原因，但是邊緣智能必須與云協(xié)同工作才能有價(jià)值，并需要一個(gè)連接的端到端平臺(tái)來(lái)管理從邊緣到AI的整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期。

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