借助人工智能的支持，边缘计算正在朝着智能边缘的方向发展。如今，云计算的应用已从数据中心扩展至网络边缘。随着各行各业组织处理的数据量不断增加，操作变得愈加复杂，市场环境也日趋动态和竞争激烈，这一转变显得尤为重要。为了满足不断变化的业务需求，超大规模云服务供应商、IT公司和连接服务提供商纷纷向边缘计算和智能边缘转型。连接设备之间的通信生成了大量数据，这些数据需要迅速处理和响应。据统计，全球已安装超过200亿个物联网连接设备，预计到2025年这一数字将达到754.4亿。
边缘计算作为一种新兴模式，旨在将分散的计算能力尽可能靠近数据源。这种方式缩短了设备与云之间的连接距离。随着人工智能技术的不断进步与整合，边缘计算正在逐步发展成为智能边缘，能够近乎实时地收集、传输、生成和分析数据。
根据德勤的研究，智能边缘能够帮助企业提升效率并创造出新的有价值应用。这些优势包括更有效的带宽利用和更强的网络可视化能力；抵御不良、失效和断线的能力；支持低延迟的应用和快速响应；增强的自动化与自主控制；以及数据分类、规范化、存储和隐私方面的更高控制力。智能边缘还可以提升对网络状态的可见性，并改善对操作环境的理解。
在推动智能边缘创新方面，云计算的持续创新引起了业界的广泛关注，边缘技术的进展同样引人注目。目前，智能云与智能边缘应用模式的快速部署正在改变企业与数字信息之间的互动方式，并在物理与数字世界之间创造更大的社会价值和客户创新。
借助数据库管理系统的支持，智能边缘能够降低对网络性能的依赖，最大程度减少安全威胁，保持合规性，通过在云和边缘之间一致的应用开发提升可靠性，并通过降低间接成本来增加利润，提供无缝的服务体验。通过简化的设备管理，用户体验得以提升。此外，智能边缘还使企业能够更好地掌握物理操作的可视性，并通过人工智能自动化处理更多高要求的任务。
尽管智能边缘为企业带来了更多功能，但要充分发挥其潜力，边缘硬件制造商、超大规模云服务、IT公司以及连接服务提供商之间的协作与协调是必不可少的。
智能边缘与人工智能的未来
人工智能技术如今已经普及，并且即将无处不在。从智能手机、个人助理到推荐系统、视频与音频监控，近年来其应用得到了显著提升。人工智能的采纳与成熟正是推动边缘网络发展的关键因素。德勤指出，越来越多专为AI和机器学习任务优化的芯片正在被引入边缘设备中。专用芯片与AI功能的结合，使边缘计算更加智能化，支持计算机视觉、数据分析和深度学习等应用，从而加速决策过程。
