算力边缘计算-边缘算力盒子
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网心云不仅仅是PCDN,PCDN的未来是边缘计算和算力网络
网心云超越了PCDN，/尽管PCDN是其核心业务之一，但网心云还扩展到了边缘计算、函数计算、边缘存储和算力云等领域。它通过整合先进技术，如P2P和CDN，为用户提供高效的分发服务。PCDN的核心是利用分布式网络资源，让用户参与内容分发，降低对中心节点的依赖。
是由迅雷旗下网心科技打造的闲置带宽、存储和算力的共享边缘计算C端***集平台。迅雷作为国内知名的互联网服务提供商，拥有海量的用户基础和深厚的技术积累。网心科技作为迅雷子公司，专注于边缘计算技术的研发与应用，能够充分利用闲置带宽、存储和算力资源，为用户提供高效、低成本的计算服务，具备强大的技术实力。
李浩预言，网心科技将致力于构建一个全球性的边缘计算平台，以多样化服务满足用户需求，让计算变得更智能、更便捷，彻底革新我们的数字体验。这个平台将超越传统的边界，将算力无缝接入到每一个角落，为用户带来前所未有的高效和便利。
网心云是指通过共享经济的智能硬件，通过计算和存储等方式筹集用户家中闲置的资源计算、存储、带宽，把千家万户的资源连接成一张云计算网络，从而为企业提供优质低成本的云计算服务。网心云是深圳市网心科技有限公司旗下管理的产品。
PCDN是指“P2P内容分发网络”，即P2P CDN。它基于P2P技术，利用边缘网络的大量碎片化闲置资源构建低成本高品质的内容分发网络服务。其基本思路是通过避开可能影响数据传输速度和稳定性的互联网瓶颈和环节，实现更快、更稳定的内容传输。
PCDN的英文全称是P2P CDN，中文名叫P2P内容分发网络，是以P2P技术为基础，通过挖掘利用边缘网络海量碎片化闲置资源而构建的低成本高品质内容分发网络服务。可以通过集成PCDN SDK（以下简称SDK）接入该服务后能获得等同（或略高于）CDN的分发质量，同时显著降低分发成本。常见的PCDN产品：迅雷网心云。
什么是边缘计算?
边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，将计算和数据存储放置在离数据源近的边缘设备上，以便在本地进行数据处理和分析，从而减少数据传输延迟和网络流量。这种架构可以让设备在本地处理数据，而不必将数据传输到云端进行处理。
边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘，使数据处理更加靠近数据的来源和消费，以减少网络延迟和提高实时性。边缘计算的优势：在云计算的基础上，边缘计算将计算任务推向网络的边缘，即接近数据来源或数据消费的地方。这可以大大减少网络延迟，提高实时性，并使得数据处理更加高效。
边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。未来，将有数十亿台设备连接到互联网，更快、更可靠的数据处理将变得至关重要。
边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，它将计算和数据存储放置在靠近数据源头的边缘设备中，而不是在远程的数据中心或云服务器中进行处理。边缘计算旨在解决传统计算模型中的延迟和带宽限制问题，这些问题在需要实时响应或大规模数据处理时尤为明显。
现在常说的边缘计算与云计算有什么不同?
1、数据处理位置不同、数据处理速度不同。云计算将计算任务和数据存储在远程的数据中心中，通过网络传输进行处理和存储。而边缘计算将计算和存储任务放置在靠近数据源的边缘设备或边缘节点上，减少了数据在网络中传输的延迟。
2、万物互联背景下，应用服务需要低延时、高可靠性以及数据安全，而传统云计算模式在实时性、隐私保护和能耗等问题上无法满足需求。边缘计算模型充分挖掘网络中边缘终端的计算能力，在边缘终端处执行部分计算或全部计算、处理隐私数据，降低云计算中心的计算、传输带宽负载及能源消耗。
3、另外一个方面是：边缘计算和云计算是两个截然不同的事情，其中一个不会取代另一个。但目前太多的内容混淆了it专业人士，提出边缘计算将取代云计算，这就相当于说pc会取代数据中心。所有公有云提供商都具有包含或将边缘计算的物联网战略和技术栈。
4、边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。
边缘计算有什么特点?
优点： **低延时**：边缘计算技术能够在数据产生的地方即时处理数据，这样可以大幅度减少数据在网络中的传输时间，提高响应速度，减少网络拥堵，从而提升用户体验。 **高可靠性**：由于边缘计算降低了对于中央网络的依赖，即使主网络出现故障，边缘设备仍能独立运作，这增强了系统的整体可靠性。
边缘计算的特点包括：可以提供更快的响应时间，因为数据不需要从中央位置传输到边缘；可以减少存储和带宽成本，因为只需要将少量数据传送到中央位置；可以改善安全性，因为数据不会通过公用网络进行传输。4）、可以大大减少对云服务的依赖。5）、可以在物理位置上处理和分析数据。
延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。安全性强。
人工智能边缘计算的国内外现状
市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势，人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长百分之11。
全球边缘计算市场现状 ——市场规模超110亿美元 目前，全球边缘市场正处于起步阶段，在5G、物联网等技术飞速发展背景下，移动应用和数据量激增，网络带宽与计算吞吐量均成为计算的性能瓶颈，边缘计算成为数据时代技术落地的重要计算平台，全球边缘计算产业蓬勃兴起。
目前国内外关于人工智能的应用现状是各个国家对人工智能的重视程度不断提升。美国、中国、英国、加拿大、印度、俄罗斯在人工智能领域都展现出较强的发展实力。中国人工智能产业近年来发展迅速，市场规模从2018年开始出现稳步增长。经预测，2022年人工智能核心产业规模将超越1500亿元。
然而，我国人工智能在基础技术方面仍有不足，能创造商业价值的产品尚在少数。 传统行业与人工智能的融合尚面临较高门槛，投融资热度也有所下降。 我国在人工智能应用领域具有广泛和深入的特点，产业化方面具有独特优势，但同时面临挑战。
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。在中国，基础层虽然发展时间较短，但已在北京等地区展现出快速发展势头。 基础层为人工智能提供算力和数据输入，涉及AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。
我国在人工智能领域已取得显著成就，论文发表量和专利授权量居世界前列，部分核心技术实现突破。 语音和视觉识别技术世界领先，自适应学习、直觉感知等领域取得进展，相关技术逐步投入应用。 人工智能创业活跃，出现了一批有影响力的企业，受到国际关注。
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