边缘计算的兴起
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，为了扩展低性能的计算设备，Movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了EdgeTPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的EdgeTPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达Jetson Nano配备了128个英伟达CUDA核心。瑞芯微发布的 RK3399 Pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达JetsonNano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
边缘计算相对于5G，优势何在？
也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章？为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施？
●想象一下，你正坐在一辆自动驾驶汽车里，新基建边缘计算，汽车突然断开了5G网络。这时，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的神经处理单元的成本相同时，为什么要冒这个风险呢？此外，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。
●移动互联网提供商希望将投资换现用于开发和部署5G网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划，但它们并不会很快投入商业使用。例如，nBox有12个声学传感器，新基建边缘计算哪家好，每个月可以产生多达1TB的音频数据。按照LTE目前每GB的价格，将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。
●网络覆盖将主要建立在城市，这意味着其他很多地方接受不到5G信号。与此相反，边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方，只需要一次性的成本投入，并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。
关于边缘计算技术
近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及 5G高带宽、低时延的时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 /增强现实（VR/AR）等所产生的数据量增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，新基建边缘计算设备，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。
边缘计算实现了物联网技术前的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，新基建边缘计算平台，是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。
边缘计算是计算系统从扁平到边缘，以及面向 5G网络架构演进的必然技术，同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC预测，到2020年，将有约500亿的智能设备接入互联网，其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中 40%的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力，也引起了各研究机构、标准组织、服务提供商和产业界极大的关注。
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