如果把人工智能看作是一段从A到B的旅途，云计算服务是旅途中机场或者高铁站，边缘计算就是出租车或者共享单车，边缘计算在靠近人、物或数据源头的一侧，采用融合存储、计算、网络 接入、应用核心能力为一体的开放平台，就近为使用者提供服务。相比于集中部署的云计算服务， 边缘计算解决了时延过长、汇聚流量大等问题，为实时性和带宽要求较高的业务提供更好的支持。

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01边缘计算生态加速发展

边缘计算产业进入了稳健发展阶段，应用领域进一步拓展，它在不断发展与业务场景的融合，也在考验从技术层面具备适应业务场景变化的能力，同时还不断拓展与硬件设备的兼容性，最终提升项目落地的工程能力。

ChatGPT的火爆掀起人工智能发展的新浪潮，加快AI向智慧城市等多行业、多应用领域下沉，在应用端大量的数据需要存储计算，单单依靠云端，已经无法满足实际需求，边缘计算完善AI应用的最后一公里。在大力发展数字经济的国策下，我国云计算进入普惠发展期，边缘计算需求激增，云边端一体化成为未来重要演进方向。

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02边缘计算在智慧行业的应用

例如监所的巡控岗位巡视目前普遍采用人工巡视的单一模式，人工巡视模式存在过程依赖个人、巡视的区域范围大、人员管控较为复杂的问题。同时在巡视过程中可能产生巡视管理数据，而这些数据资源可能未能及时转变成数据资产为业务管理赋能。通过将AI技术应用于巡视管理场景，可以通过结合AI视频智能分析或AI智能巡控机器人等设备，利用物联网、云计算、AI算法等技术，配套高清摄像头、巡控机器人等专业设备，将“人工巡控+智慧监管+智能机器”结合在一起，推动监所巡控管理由人工管理型向人工智能化转变，由经验判断型向数据分析型转变，从被动应对型向主动发现型转变。