一、引言
随着信息技术的迅猛发展，云计算和边缘计算已成为当今信息技术领域的两大核心架构。
云计算以其强大的计算能力和数据存储能力，为全球范围内的企业和个人提供了高效、安全的IT服务。
而边缘计算则以其靠近数据源的特点，大大减少了数据传输延迟，提高了数据处理效率。
本文将探讨如何通过边缘计算引擎引领边缘计算和云计算的融合创新。
二、云计算与边缘计算的概述
1. 云计算
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过共享软硬件资源和信息，将计算、存储、网络等资源抽象化，以服务的形态提供给用户。
用户可以通过互联网随时随地访问和使用这些资源，无需关心底层的技术实现和维护。
2. 边缘计算
边缘计算是指在靠近数据源或用户侧进行数据处理和分析的计算模式。
通过将部分计算任务推至网络边缘，实现数据的就近处理和实时分析，降低了数据传输延迟，提高了数据处理效率。
三、边缘计算引擎的概念及其重要性
边缘计算引擎是一种融合云计算和边缘计算的解决方案，它通过对边缘计算和云计算的整合，实现了数据的就近处理、实时分析和智能决策。边缘计算引擎的重要性主要体现在以下几个方面：
1. 提高数据处理效率：通过边缘计算引擎，可以在数据产生的源头进行实时处理和分析，降低了数据传输延迟，提高了数据处理效率。
2. 降低带宽压力：在边缘侧进行数据处理和分析，可以减少需要传输到云端的数据量，降低了网络带宽压力。
3. 满足实时业务需求：对于需要实时响应的业务场景，如自动驾驶、远程医疗等，边缘计算引擎可以实现就近处理和智能决策，满足实时业务需求。
四、边缘计算引擎的技术实现与挑战
1. 技术实现
（1）数据收集与整合：边缘计算引擎需要收集并整合边缘设备和云端的数据，实现数据的统一管理和分析。
（2）分布式计算与存储：边缘计算引擎需要支持分布式计算与存储，以实现数据的就近处理和实时分析。
（3）智能决策与调度：边缘计算引擎需要根据业务需求进行智能决策和调度，实现最优的资源分配和数据处理流程。
2. 挑战
（1）数据安全与隐私保护：在边缘计算环境中，数据安全和隐私保护面临更大挑战。边缘计算引擎需要采取有效的安全措施，保障数据的安全性和隐私性。
（2）技术标准与统一规范：目前边缘计算领域尚未形成统一的技术标准和规范，这给边缘计算引擎的研发和推广带来一定困难。
（3）跨平台整合与协同：边缘计算引擎需要实现跨平台、跨设备的整合与协同，以适应多样化的业务场景和需求。
五、边缘计算引擎的创新应用与前景展望
1. 创新应用
（1）物联网：在物联网领域，边缘计算引擎可以实现数据的就近处理和实时分析，提高物联网系统的响应速度和效率。
（2）智能制造：在智能制造领域，边缘计算引擎可以实现设备的实时监控和智能维护，提高生产效率和设备利用率。
（3）自动驾驶：在自动驾驶领域，边缘计算引擎可以实现车辆的实时感知和智能决策，提高行车安全性和舒适性。
2. 前景展望
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，边缘计算引擎将在更多领域得到应用。
未来，边缘计算引擎将朝着更加智能化、高效化、安全化的方向发展。
同时，随着5G、AI等技术的普及和应用，边缘计算引擎将迎来更广阔的发展空间。
六、结论
边缘计算引擎是引领边缘计算和云计算融合创新的关键技术。
通过边缘计算引擎，可以实现数据的就近处理、实时分析和智能决策，提高数据处理效率，降低带宽压力，满足实时业务需求。
边缘计算引擎在数据安全、技术标准、跨平台整合等方面仍面临挑战。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，边缘计算引擎将在更多领域得到应用，并朝着更加智能化、高效化、安全化的方向发展。
英特尔发布二代 英特尔(R)NCS2表现如何
英特尔(R)NCS2看起来就像个普通U盘。
它基于最新一代英特尔VPU——英特尔(R) Movidius(TM) Myriad(TM) X VPU构建而成，首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优）。
搭配可以支持更多网络的英特尔(R)OpenVINO(TM)工具包，英特尔(R)NCS 2让开发者在原型制作上拥有更大灵活性。
以下是新闻原文，供参考。
2018年11月14日，北京，英特尔人工智能大会今天在北京举行。
英特尔发布了英特尔(R)神经计算棒二代（简称英特尔(R)NCS 2），利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。
当前业内对于边缘计算和云端智能两类方案尚存有争论，但英特尔集中发力边缘计算的态度正在显露。
边缘上的AI，最大的机会就是视觉——机器视觉、视频监控、医疗影像等等。
英特尔对AI专注于三个方面：工具、硬件和社区。
二代神经计算棒起到工具作用。
英特尔(R)NCS2看起来就像个普通U盘。
它基于最新一代英特尔VPU——英特尔(R) Movidius(TM) Myriad(TM) X VPU构建而成，首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优）。
搭配可以支持更多网络的英特尔(R)OpenVINO(TM)工具包，英特尔(R)NCS 2让开发者在原型制作上拥有更大灵活性。
英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭在当天演讲中引用了一系列数据讲述AI的机会和挑战。
一方面，2018年有46%的企业CIO（首席信息官）制定了AI应用的执行计划，但其中只有4%得到了执行。
留意到很多AI相关的计划执行不到位，英特尔想降低AI门槛，并提供切实可行的方案。
另一方面，国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美金，估计到2022年这一数字将达到90亿美金，复合增长率超过58%。
事实上，这一些列数字是对人工智能产业未来发展空间的肯定。
英特尔将AI视作一个大商机。
神经计算棒的开发是为解决部分难题而来。
只要一台笔记本电脑和英特尔(R)NCS 2，开发者数分钟就可以让他们的 AI 和计算机视觉应用程序运转起来。
英特尔(R)NCS 2在标准 USB 3.0 端口上运行，不需要额外硬件，因此用户可以快速转换并将计算机训练模型无缝部署到各种各样的设备上，并且无需网络或云端连接。
第一代英特尔(R)NCS发布于2017年7月，已拥有一个涵盖上万名开发者的庞大社区，并曾被700多部开发者视频和数十篇研究论文提及。
据英特尔介绍，英特尔(R)NCS 2与上一代神经计算棒相比性能更优，价格更优惠，可用于加快深度神经网络推理应用开发。
英特尔(R)NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作，可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。
英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao表示：“第一代英特尔神经计算棒给AI开发者们的创新行动带来助力。
对于大幅提升计算性能的第二代英特尔神经计算棒将在业界带来的变化，我们翘首以待。
”
借助英特尔(R)NCS 2的功能提升，计算机视觉和人工智能可以部署到物联网和边缘设备原型上。
无论开发者研发智能相机、无人机、工业机器人还是必不可少的下一代智能家居设备，英特尔(R)NCS 2都能让原型设备运行得更加快速、更加智能。
此外，借助AI生态系统，开发者现在可以将他们的英特尔(R)NCS 2原型移植到其他产品上，并实现设计的产品化。
如何看待边缘计算，雾计算和云计算的区别和联系?
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
雾计算和云计算一样，十分形象。
云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象;而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。
雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
邮政MEC是什么意思？
邮政MEC是 用于 邮政，邮电的 移动边缘计算技术。
边缘计算 是 边缘式大数据处理，类似云计算，与云不同是 边缘计算不用把数据传到云里去，而在近处解决。
边缘计算 是 对云计算的一种补充和优化。
移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验。
详见网络百科词条：网页链接
