在应用较为普遍的领域，智能手机这块包括苹果、华为，珠海边缘计算无人机、高通、联发科和三星在内的手机芯片厂商纷纷推出或者正在研发专门适应AI应用的芯片产品。许多初创公司加入这个领域，为边缘计算设备提供芯片和系统方案，比如地平线、寒武纪，珠海边缘计算无人机、深鉴科技、元鼎音讯等。在智能汽车的计算平台的硬件上，大部分车企会采用混合架构，传统主控制器主要还是基于32位Tricore,PowerPC以及850等架构的微处理器，珠海边缘计算无人机,主要作为冗余和兼容的部分。对于AI和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用,需提供GPP通用处理器、硬件加速器（HWA）和嵌入式的可编程逻辑阵列（eFPGA），域控制器较大的提升还是在芯片算力的提升，这也使得芯片厂家和车企的直接沟通，需要在这个层级与软件联合考虑。与边缘计算相反的就是当地采集数据，将数据发送给数据中心进行处理，再发给当地做执行。珠海边缘计算无人机

边缘计算是指：与将数据传到远程的云端进行处理相对，边缘计算则是在靠近数据源头的网络边缘提供计算和存储资源。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析。看好边缘计算的人认为计算能力正在从云端向边缘移动，因此边缘计算会成为下一个像云计算这样成功的技术爆发点。另一方面，边缘计算是驱动物联网的关键技术，因此边缘计算的推动者往往是从事物联网的人。有了定义还不足以理解边缘计算，你可能会问到底什么是边缘呢？边缘是一个比较笼统的概念，它是指接近数据源的计算基础设施，不同的边缘计算提供商往往有不同的边缘。珠海边缘计算无人机边缘计算表内部的结构可以，用Id、时间、名称、数据等来表示数据。

边缘节点上的通用计算能力：理论上，可以在位于边缘设备和云平台之间的某几个节点上完成边缘计算，包括接入点、基站、网关、业务节点、路由器、交换机等。例如，基站可以根据工作负载能力，执行数字信号处理（DSP）。但是在实践中，基站可能并不适合处理分析工作，因为DSP并不是为通用计算设计的。此外，这些节点是否可以执行除了现有工作之外的计算还不太清楚。由CAVIUM提供的OCTEONFusion®Family是一个小型“芯片上基站”单元，可扩展从6个到14个的内核，以支持32到300+的用户。这种基站可在非高峰时间使用多个计算中心的运算能力。

边缘计算处理数据中心明显的优势有以下几点：1、边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源，而不是外部数据中心或者云，可以缩短延迟时间。2、在成本预算上可以较大减轻经费预算。企业在本地设备上的数据管理解决方案所花费的成本较大低于云和数据中心网络。3、减少网络流量。随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增长。结果，网络带宽变得更加有限，压倒了云，导致更大的数据瓶颈。4、提高应用程序效率。通过降低延迟级别，应用程序可以更高效、更快速地运行。5、个性化：通过边缘计算，可以持续学习，根据个人的需求调整模型，带来个性化互动体验。边缘计算处理数据中心明显的优势：个性化。

边缘计算的AI芯片：作为边缘计算的中心基础，边缘AI芯片有着重要地位，边缘AI芯片厂商作为产业链上游参与方投入大量资源进行技术研发，从供给方面为边缘智能的实现打下坚实牢固基础。AI根据参考文献的分类包括三类，1、经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片（GPU）；2、侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片；3、受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。在边缘计算和AI芯片里，涌现出不少的创业公司（在中国的中国芯片初创公司有15家以上），如前面所说的几家。按部署的位置来分，AI芯片可以部署在数据中心，和手机，安防摄像头，汽车等终端上。边缘计算的价值：可持续的能源消耗。珠海边缘计算无人机

边缘计算仍处于起步阶段，有可能为更高效的分布式计算铺平道路。珠海边缘计算无人机

边缘计算的价值：超越终端设备的资源限制。与数据中心的服务器相比，用户终端（例如智能手机）的硬件条件相对受限。这些终端设备以文本、音频、视频、手势或运动的形式获得数据输入，但由于中间件和硬件的限制，终端设备无法执行复杂的分析，而且执行过程也极为耗电。因此，通常需要将数据发送到云端，进行处理和运算，然后再把有意义的信息通过中继返回终端。然而，并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行，数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源，在边缘节点处过滤或者分析。珠海边缘计算无人机

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