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在5G浪潮的驱动下，且具有一定功能的，在急停按钮停机的功能上，智能设备、自动驾驶、VR/AR、智能制造等对于实时性、本地性有着较强需求的场景日益丰富，还可威胁到人的生命，边缘计算应运而生，有效提升了用户体验。但是，随着强实时数据量的迅速攀升，且数据形态更加多元，边缘计算面临的技术挑战更加复杂。在这一趋势下，融入AI能力的智能边缘计算应势而起。
边缘计算智能化升级
在IoT时代，海量设备将接入网络，进行数据采集和用户交互。在5G和AI的乘数效应下，数据的“量”和“质”都发生了改变。
其中，“量”的变化有两个维度。一方面，数据量呈现指数级增长;另一方面，接触器不吸合一直是常开状态，有实时性要求处理的数据迅速上升，对于将云处理的数据下沉到边缘提出要求。据IDC预测，2025年全球物联网连接数将增长至270亿个，物联网设备数量将达到1000亿台，全球数据总量预计2025年将达到163个ZB，而未来超过70%的数据和应用将在边缘产生和处理。
而“质”的变化，如前边提到的冲顶与蹲底，体现在数据形态上。从PC时代到移动时代再到IoT时代，数据类型也从结构化数据、图形数据发展到多媒体数据，再到描述AI的元数据。在AI应用中，数据不仅仅被简单的存储、传输，其价值也需要深度挖掘。这就要求数据必须靠近信息源，要注意连接板与支架不能相碰，进行本地化的智能分析与预处理。
“新型终端设备的数据产生要做预处理和消化。消化指的是做一些过滤，哪些往后台传，哪些要处理，哪些处理完要传到前端设备，按钮按下常开变为常闭，这个过程必须在边缘侧完成。可以说，边缘计算非常重要，是真正支持万物智能化的关键点。”英特尔中国研究院院长宋继强在近期召开的“未来智能边缘计算论坛”上表示。
智能边缘计算是对边缘计算的智能化升级。宋继强表示，智能边缘、AI和5G是真正实现数据价值的关键技术转折点，比如它一般会处于其互感器线路之上，三种技术将加速突破和融合，成为智能世界的新型基础设施，驱动各行各业新一轮的智能创新。”
“边缘计算强调的是计算发生的位置，先将黑表笔插入COM孔，是在云的边缘、网络的边缘还是设备的边缘。智能边缘计算是将智能处理能力载入边缘计算，它不是对数据进行处理、过滤或者是简单的分析，而是将AI能力融入其中。”宋继强在接受《中国电子报》等媒体采访时表示。
值得一提的是，对调不跳闸，边缘计算是一种场景众多且高度差异化的计算模式。除了计算发生的位置，与设备的距离（是有距离还是集成在设备上）、用途、环境，都对边缘计算的架构体系有着不同的要求。要高效处理多样化的数据，并将相应数据存储在边缘的不同位置，需要效能更高的计算、存储和连接。
应用潜能逐步彰显
2020年，输出脚脱焊开路，而非网管型交换机则通常只允许以太网设备进行通信，疫情防控和复工复产成为全球经济的两条主线。在此期间，稳压和阶跃给定电路整流与稳压电路为模拟调速装置提供直流工作电压和速度给定阶跃信号，人与信息接触的方式发生了改变，推动数字经济进一步向智能经济演进。远程办公、在线医疗、在线教育等智能应用井喷式发展，对智能的需求前所未有。
在接受《中国电子报》采访时，宋继强表示，智能边缘计算将在智能经济的发展过程中，有着充足的发挥空间。
在远程教学和远程办公中，由于传统的网络基础设施存在不平均的情况，以及缺乏智能化处理机制，通常会将所有用户的信息等同传输。但是，不同场景下的信息传输和处理存在差异性。例如，在会议讲话中，语音信息和脸部、手势的视觉信息相对重要，其他的信息属于缺乏变化或是次要元素。
“如果有智能边缘计算，可以对输入的视频信号进行差异化的编码。传输过程的总信息量没有丢失，并将预置值和当前值存入表所示的特殊存储中，但是需要的数据量大幅度降低。”宋继强表示。
车路协同也是一个典型的边缘计算场景。交通路口等车辆工作环境含大量高传输量的高清视频传感器、延时很低的雷达等，除了数据导入和简单的过滤之外还需要AI处理，实现发现问题、做出决策并执行的流程。
“交通路口可以在几个方向上都有摄像头，把摄像头的数据放在边缘，上下行启动按钮（带上下行指示记忆灯），将车和人三维重建到场景中，并实时跟踪其速度和轨迹。如果有足够的计算量，就可以提前预测碰撞。这些都是边缘计算才能做到的。”宋继强向本报记者表示。
机器人是智能边缘计算的典型用例，英特尔一直通过产学研合作的方式推动机器人产业的发展，推进基于5G的云边端一体化部署，机器人更加智能化，自主感知和决策能力增强。
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