边缘计算正在兴起。您是否已为这种分析驱动的未来愿景的曙光做好准备，该愿景结合了AI和网络方面的先进技术来创建功能更强大的本地化系统？
边缘计算有望在今年取得重大发展，这些变化将对基础架构、网络和分析产生重要影响。因此，在您要平衡的所有其他优先事项中，您将希望继续关注今年的边缘计算发展。 边缘计算将处理带到网络上的设备或网关。基本概念是由以下思想驱动的：必须以极低的延迟执行某些类型的处理才能反馈诸如本地分析、机器人功能和传感器操作之类的过程。强大的边缘设备和网关可以压缩数据以传输到云端，执行预处理或处理和协调自主任务，而无需访问中央计算机。
由于这些功能，边缘计算与物联网（IoT）的不断发展以及5G移动网络的推出紧密相关。对于分析和数据，可能会存在重大的新机遇和挑战。必须建立支持基础设施，并且将对安全性提出新要求，并需要新的模型来处理IoT数据。 应用案例
对于需要低延迟数据传输，非常高的带宽或强大的本地处理能力的应用而言，尽可能接近使用点的计算一直很重要，特别是对于机器学习（ML）和其他分析。
当前最主要的用途之一是自动驾驶汽车，其需要来自云的数据。如果对云的访问被拒绝或减慢，它们必须能够继续执行;没有延迟的空间。车辆上所有传感器产生的数据量巨大，不仅必须在本地进行处理，而且发送到云的任何数据都必须按需进行压缩和传输，以免占用过多的可用带宽并浪费宝贵的时间。IoT应用通常是边缘计算的重要驱动程序，因为它们共享相似的配置文件。
边缘计算正在发展一系列应用案例，这些用例包括自主管理设备、工业4.0工业机器人、智能家居设备、AR / VR、通信功能、AI和ML、医学和金融等等。在这些应用领域的每一个中都有可能发现最小的延迟和大量本地处理可能是有利的情况。但是，分析家认为这种情况
会进一步发展，许多公司对此表示赞同。
边缘计算与人工智能有什么关系？
