在之前的科普內容中，我們分享了什麼是邊緣計算（【行業科普】邊緣計算有多強？ 讓我們來看看它的優勢和它的 5 個典型應用！ 我們都知道邊緣計算是在雲計算之後出現的，那麼它比藍色更好嗎？ 讓我們仔細看看：
什麼是雲計算和邊緣計算？
雲計算它是一種分布式計算，是指將龐大的資料計算和處理程式通過網路“雲”分解成無數個小程式，然後通過由多個伺服器組成的系統對這些小程式進行處理和分析，並將結果返回給使用者。 雲計算的核心理念是以網際網絡為中心，在網際網絡上提供快速、安全的雲計算服務和資料儲存，讓每個使用網際網絡的人都能使用網路上龐大的計算資源和資料中心。
以下是對邊緣計算的快速回顧
邊緣計算是指通過集網路、計算、儲存、應用等核心能力於一體的分布式開放平台，在靠近物源或資料源頭的網路邊緣提供邊緣智慧型服務。 簡單來說，邊緣計算就是將終端採集到的資料直接在靠近資料生成的本地裝置或網路中進行分析，而不需要將資料傳輸到雲端資料處理中心。
雲計算和邊緣計算哪個更強？
雲計算的主要優勢是海量計算和海量儲存，計算效率高，覆蓋範圍廣，適用於計算密集型、非實時計算任務和海量資料的平行計算和儲存，並能在長期維護、業務決策支援等領域發揮優勢，且計算硬體集中在雲計算中心， 實行集中管理，無需在本地維護計算硬體、資料儲存及相關軟體。邊緣計算的主要優勢在於廣泛分布的邊緣節點提供實時資料處理，邊緣計算的過程是以使用者和應用為中心的過程，彌補了雲計算中延遲和移動性的不足，適用於實時、移動資料、非計算密集型的處理和分析，並作為一種新的網路正規化， 它可以滿足5G時代計算需求的空前增長和使用者體驗質量的不斷提公升，資料的本地化處理也比雲更安全。兩者之間的相關性：邊緣計算和雲計算實際上都是一種執行大資料的計算方式。 邊緣計算是對雲計算的補充和優化，雲計算把握整體，而邊緣計算更側重於部分。 從實際應用的角度來看：近年來，隨著人工智慧技術的不斷發展，第一監控逐漸迎來了AI時代。 例如，在智慧化工園區場景應用中，基於邊緣計算的AI智慧型監控可以實現AI演算法在邊緣的應用; 與雲計算相比，邊緣計算在計算過程中沒有太多的網路傳輸和等待時間，可以快速處理監控資料。 這對智慧化工園區的實時應用具有更積極的意義。 可以看出，在許多實時性要求較高的應用場景中，例如智慧化工園區，邊緣計算具有更好的實現效果和更低的成本。 邊緣計算領域獨樹一幟的服務提供商。
隨著邊緣計算的出現，越來越多的廠商進入了遊戲，那麼在專案落地的過程中，哪一家更有優勢呢？ 我們先來看看邊緣計算技術在實施過程中遇到的挑戰和問題： 隨著AI技術的蓬勃發展和廣泛應用，大規模碎片化場景對AI視覺演算法的需求呈指數級增長。 國產AI計算產品在替代國外AI計算產品方面仍面臨諸多挑戰：國產AI晶元的工具鏈互通不通，能夠覆蓋所有場景的晶元寥寥無幾，傳統專案交付模式“過於複雜，周期長，成本高”。 這些問題無疑增加了演算法在本地化AI邊緣裝置中的應用難度。 對此，伊瑪科技從兩個方面給出了更好的解決方案：在硬體產品層面，伊瑪科技基於國產晶元平台，針對全場景需求，推出了多款高、中、低多級算力的邊緣計算裝置，具有算力覆蓋面廣的特點， 靈活性高、擴充套件性強、功耗低等，滿足不同算力等級的碎片化場景需求。
一方面，基於“神源AI”引擎，EMA實現了演算法從GPU到XPU的一鍵移植，無需觸及客戶模型檔案，最快1天實現演算法適配，使長尾AI演算法在邊緣計算中的廣泛應用，快速、簡單、經濟高效。
另一方面，“神源AI”引擎還可以賦予客戶構建產品的能力，為客戶提供跨演算法模型訓練到移植，再到業務系統對接的全鏈條能力引擎，解決客戶演算法快速生產的問題，並能適配多種不同算力大小的硬體裝置， 減少重複的移植工作，減少對第三方的依賴。目前，“神源AI”引擎已廣泛應用於智慧城市、智慧應急、智慧交通、智慧校園、智慧金融、智慧園區等領域。 最後，至於選擇邊緣計算好還是雲計算好，就需要根據實際應用需求來選擇！