边缘数据计算中心-边缘计算 数据库
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人工智能边缘计算的国内外现状
1、行业主要上市公司：目前国内人工智能芯片产业的上市公司主要有寒武纪（688256）、四维图新（002405）、北京君正（300223）、芯原股份（688521）等。
2、随着物联网设备使用的增加，边缘计算将会越来越普及。到2022年，全球边缘计算市场预计将达到62亿美元。Gartner 也预计，到 2025年75%的数据将在传统数据中心或云环境之外进行处理。而这种新技术趋势只会增长，不会减少，特别是在银行、零售等行业领域。边缘计算的兴起为软件工程师提供了更多的工作机会。
3、人工智能标准体系框架主要由基础共性、支撑技术与产品、基础软硬件平台、关键通用技术、关键领域技术、产品与服务、行业应用、安全/***八个部分组成。其中，支撑技术与产品标准建设主要包括大数据、物联网、云计算、边缘计算、智能传感器、数据存储及传输设备等部分组成。
4、边缘AI是指将AI算力下沉至边缘节点，以实现更快速、更低延迟的数据处理。在边缘AI中，虽然依旧需要依靠节点网络能力处理数据，但是相比传统的云计算模式，边缘AI可以大大减少数据传输延迟，提高系统的实时响应能力。同时，边缘AI还可以降低数据中心的负载，提高系统的稳定性。
5、研究人员指出，将深度学习引擎集成到机器人、智能手机或无人机的芯片上，对于减轻重量和连接问题具有重要意义。 一篇新闻文章提到，当这种技术被集成到智能手机的芯片中时，它可以运行语音激活的虚拟助手和其他智能功能。 边缘AI并不是滑铁卢大学独创。
白话云计算、边缘计算、大数据
1、所谓边缘计算，就是在云边缘，即数据产生的源头侧设备进行的计算，我们每个人的手机、电脑，家用电视机、智能家居设备，以及各种具备计算能力的工业设备，他们所进行的计算都可以理解为边缘计算。
2、云计算 一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。
3、大数据和云计算就像一枚硬币正反密不可分，大数据就是算各种数统计数，云计算就是用电脑计算数。
4、云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。
数据泛滥,边缘数据中心很有效
1、根据希捷公司委托进行的DataAge 2025调查研究，2018年影响数据中心空间的趋势说明，边缘计算通过部署指导方向、结构的网络解决方案来改变对数据中心距离的需求，同时满足设施的不同需求，以优化和管理基础设施和数据中心运营的功能。
2、与集线器和路由器相比，交换机通过精确转发减少广播，提升性能。集线器会导致数据泛滥，路由器则进行网络间的流量控制。在不同应用场景下，交换机适用于企业、数据中心，其高速、低延迟特性是HUB的有力替代。
3、语音数据 语音数据对丢弃和延迟极为敏感，如果丢弃量比较大，语音听起来就会断断续续，听不清楚，杂音也比较多，如果网络延迟比较大，语音就产生回声。所以数据中心要承载语音数据业务，就需要在延迟和丢弃率方面达到一定要求。***数据 ***数据这几年增长飞快，几乎超过了其它数据流量的总和。
4、首先，对于简单明了的大数据***，可以用饼图、直方图、散点图、柱状图等最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础最常见的应用。
5、首先，虚拟机一旦出现故障，如果不能及时恢复，这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次，虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒，泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。
6、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
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