边缘计算的进步和越来越强大的芯片可能允许人工智能（AI）在没有广域网（WAN）的情况下运行。云计算铺平了道路。使用该技术生产的新型深度学习人工智能软件足够紧凑，可以装入从智能手机到工业机器人等各种应用的移动芯片中。在滑铁卢大学从事一个项目的研究人员表示，他们可以让人工智能适应计算和存储被移除的情况。事实上，如果他们能做到，这将使神经网络不受互联网和云的影响，具有更好的隐私、更便宜的数据发送、更便携以及在地理位置偏远的地方运行的能力等优势。而网络条件差的地区则使用人工智能应用。研究人员表示，他们可以在不消耗大量资源的情况下教人工智能学习，该研究所表示，这一目标是通过复制自然并将神经网络置于虚拟环境中来实现的。然后他们将尝试逐步和迭代地削减资源。领导该技术的滑铁卢大学系统设计工程教授AlexanderWong说：“我们认为这具有很大的潜力，并且可以在多个领域发挥推动作用，因为该行业正在努力使深度学习人工智能投入运营形式。“深度学习AI通过适应和改变自身来响应，以便在每次计算能力和内存被带走时保持功能。每当可以从实验室AI中移除计算能力或内存时，它就会变得更小，从而能够在这些环境中生存。研究人员表示，将深度学习引擎安装到机器人、智能手机或无人机中使用的芯片上可以解决连接权重问题。滑铁卢大学开发的这项新技术并不是业界第一个试图边缘化人工智能的技术。今年英特尔还推出了Movidus神经计算棒。这项技术突破不需要连接到云端，即插即用的神经计算设备，然后在不需要互联网的情况下在边缘部署神经视觉网络。Movidius出现在谷歌即将推出的基于RaspberryPi的AIYVisionKit中，这是一款基于Pi的摄像头构建的神经视觉处理器，售价不到50美元。谷歌TensorFlow软件可以识别常见的物体、面孔和动物。Movidius的视觉处理现在也出现在安全摄像头、无人机和工业机器中。
