“边缘”有一些神奇之处。例如，在环境科学中，有些人研究“栖息地边界”，某些植物种类在边缘大量生长但没有进一步生长。同样，在天文学中，我们看到在宇宙边缘发生的戏剧性现象。这似乎与人类社会并无二致，因为一场新的革命正在酝酿之中，高算力正在向边缘移动，逐渐被称为边缘计算。工业4.0和物联网物联网的核心涉及数据收集和分析、洞察力以及涉及机器、人员、事物和地点的流程自动化。因此，物联网是传感器、执行器、连接、云和边缘计算和存储、人工智能和机器学习智能以及安全性的组合。工业4.0，也称为第四次工业革命，在很大程度上依赖物联网技术来重新定义汽车、交通、医疗保健、公共交通、零售和商业。由于AI和ML推动了所有5G和物联网创新，因此它们的结合是一种自然现象。5G支持强大的IoT5G最重要的创新之一就是为物联网提供强大的支持，包括支持低成本、长电池寿命的传感器。随着数据存储和计算成为一个“结构连续体”。这种结构涉及所有领域，许多人工智能、机器学习和边缘计算解决方案最终将根据用例找到它们的最佳位置和角色。超大规模新一代云服务提供商，如谷歌、亚马逊和微软，以具有竞争力的价格推出了具有可管理性、透明度和分析能力的新规模IaaS（基础设施即服务）。连通性来自LoRAWAN、NB-IoT和快速发展的5G的众多选择使提供高级物联网解决方案变得更加容易和可行。用于边缘计算的计算芯片的巨大进步使边缘设备变得强大——允许本地化数据评估和实时决策，完全避免往返服务器。许多其他转变开始出现，在玩家参与度方面更为明显。例子包括电信公司的超大规模（如上所述）和运营技术转型（OT，例如机器控制系统到IT）。越来越多的物联网应用程序正在构思和构建，希望它们能被企业和消费者使用和支付。但是，出于各种原因，最好从离客户最近的位置交付，该区域是活动的中心。企业和消费者空间，是所有这些玩家想要主宰的空间。这个空间本质上意味着工作负载将从中央数据中心卸载到本地或本地专用边缘计算云。从中央数据中心迁移有时意味着将本地数据中心迁移到本地专用边缘计算云。这意味着从资本支出模型到运营支出模型的转变会影响企业的财务模型。物联网世界中的边缘云在某种程度上，这为价值链增加了新的方向。云正在向边缘移动，现在业界称之为边缘云。边缘云的简单解释边缘云是智能边缘设备（包括传感器、节点和网关）和软件（算法、安全堆栈、连接模块、传感和执行组件、完整堆栈中的处理器）的简单组合，处理每个数百个网关中的传感器。数以千计的此类节点通过高级集群和节点重新配置自动聚集在一起，在某种超智能物联网网络出现故障时重新路由。云技术从何而来？各种技术已经到位，可扩展的用例变得越来越普遍。他们甚至开发了标准化协议，将数据移动到云端进行非关键数据处理，但实时数据处理仍然在边缘云上进行。我们能阻止AI或ML吗？随着芯片产量的增加和价格的下降，我们预计数以百万计的物联网设备将通过边缘云进行通信并帮助人类生活。AI/ML向边缘移动是一个不可逆的过程，实际上是必然的。部署这些技术的行业可以清楚地看到以下好处：RT处理确保低延迟响应（提高安全性，降低缺陷率）数据本地化在上云之前确保数据排序、过滤和预处理安全（减少云负载）许可频谱的组合创建了更有效的传输机制。AI图像处理、物体检测、音视频识别能力也得到显着提升。它们现在作为附加功能提供给某些芯片供应商。我们预计随着部署的增加，这些技术将变得更加普遍，价格也会提高。边缘云是真的吗？边缘计算是否被过度炒作？一些假设正在推动边缘云理论的异常繁荣：尚不清楚边缘云市场是否会像它声称的那样大。有证据表明这可能是一个高增长行业。但是，该服务的所有权元素仍在定义中；电信公司与超大规模企业、专业企业系统集成商和云边缘专家。边缘云是一种通用的解决方案，而不是特定于用例的解决方案。目前尚不清楚哪些应用程序需要边缘云功能，可能是制造RPA和医疗保健应用程序，哪些是零售应用程序。企业仍在评估商业案例，模型的成本会随着时间的推移而增加。边缘计算是寻找应用的解决方案吗？微秒级的往返延迟是否让消费者准备好花更多的钱？我们是否将边缘存储误认为是边缘计算并对所有这些应用程序一视同仁？集中式数据中心沉没成本如何？它们现在是否未得到充分利用，还是最终只存储非关键数据？如果边缘计算完全是关于实时的，那么5G切片可能是解决方案的一个重要元素。如果是这样，能否在电信公司和超大规模企业之间建立可持续的商业模式。总结这些真相很快就会大白于世。随着该领域的进一步发展，人工智能/机器学习技术将如何在新的世界秩序中重新组合将变得更加明显。这可能会定义服务提供商的新定位、他们与解决方案提供商的联盟以及组合的业务模型。AI/ML的结合最终将形成一种独特的模式，将在未来十年内驱动消费者和用户。
