AI与边缘计算相互推动的技术革新趋势：边缘计算与边缘智能的发展
一、引言
随着科技的快速发展，人工智能（AI）和边缘计算已成为推动技术进步的重要力量。
这两者技术的结合，特别是在边缘计算与边缘智能的交融中，展现出了巨大的潜力和发展空间。
本文将深入探讨AI与边缘计算的相互推动作用，以及它们在技术革新中的关键角色。
二、人工智能（AI）的发展与影响
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在理解智能的本质，并创造出能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
近年来，AI的发展已经深入到各个领域，从医疗、教育到自动驾驶汽车等，都在广泛应用AI技术。
AI的出现极大地推动了科技进步，为人类社会带来了许多便利。
三、边缘计算的崛起与发展
与云计算不同，边缘计算主要在数据源头或设备边缘进行数据处理。
随着物联网（IoT）和5G技术的发展，数据量急剧增长，云计算在处理大量实时数据时的延迟问题愈发凸显。
而边缘计算能够实时处理数据，降低网络延迟，提高数据处理效率，因此在许多领域得到了广泛应用。
四、AI与边缘计算的相互推动
1. AI推动边缘计算的发展
AI算法和模型需要大量的数据进行训练和优化。
而在物联网环境下，大量设备产生的实时数据是宝贵的资源。
边缘计算能够实时处理这些数据，为AI模型提供更为准确和丰富的数据资源。
同时，AI对数据处理的需求也推动了边缘计算技术的发展和优化。
2. 边缘计算促进AI的应用
边缘计算可以实现在设备边缘进行实时的数据处理和分析，这使得AI能够在更广泛的领域得到应用。
例如，在自动驾驶汽车中，边缘计算能够实时处理车辆的传感器数据，从而实现更高级的自动驾驶功能。
而在远程医疗领域，边缘计算也可以实现实时的远程诊断和处理，提高了医疗效率和服务质量。
因此，边缘计算为AI的应用提供了强大的支持。
五、边缘计算与边缘智能的发展
随着边缘计算的普及和应用，边缘智能（Edge Intelligence）的概念逐渐兴起。
边缘智能是指在设备边缘进行智能化处理的一种技术。
通过结合AI和边缘计算，边缘智能能够在设备端进行实时的数据处理和分析，从而实现更智能的决策和操作。
边缘智能的发展将极大地推动物联网、智能家居、智能制造等领域的技术进步。
六、AI与边缘计算在技术革新中的关键角色
AI与边缘计算的结合将在技术革新中发挥关键角色。
它们能够推动物联网的发展，实现更智能的设备和更高效的数据处理。
它们还能够推动智能制造、自动驾驶、智能家居等领域的进步。
AI与边缘计算还能够提高云计算的效率，降低网络延迟，提高数据处理速度。
它们还能够为远程医疗、远程办公等场景提供更便利的服务。
七、结论
AI与边缘计算的相互推动为技术革新带来了巨大的推动力。
随着边缘计算和边缘智能的发展，我们将迎来一个更加智能化、高效化的未来。
而AI与边缘计算的结合也将为我们带来更多的便利和创新。
我们期待这一领域的进一步发展，并期待它们为人类社会的进步做出更大的贡献。
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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。
边缘计算和大数据有什么关系吗？
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