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宋繼強表示,很多智能邊緣計算的技術水平,還停留在對mec移動邊緣計算等進行簡單的擴展方面,能力相對有限,難以用在未來智能制造、港口、礦山等對算力要求的應用場景中 若想從小場景到大場景演進,針對小場景所定制的硬件系統,往往難以對大場景進行支持
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因此在升級的過程中,會造成技術難度大、成本問題 應用場景體系是關鍵 隨著智能邊緣計算的不斷發展,以應用來打造體系的 本末倒置 的方式,并非長久之計 盡管有不少行業已經在嘗定制的硬件系統支持一些應用,但往往會遇到升級難、成本問題,造成體系#終無法形成
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宋繼強認為,未來在智能邊緣計算應用場景的體系制定方面,需要由應用來進行驅動,能夠有效幫助定制化體系的落地,也能有效推動能邊緣計算場景向強智能邊緣計算場景演進 體系的定制是一個龐大的工程 首先,在算法、系統的調度等方面,均需要進行實時優化
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其次,硬件在網絡層面同樣需要進行定制 另外,在異構計算的層面,也需要定制 在如此龐大的工程中,每一個垂直的類別,都需要有足夠的商業應用前景進行驅動,從而吸引足夠的人來共同打造這個工程 宋繼強表示 此外,在智能邊緣計算的體系制定方面變得完善后,小場景向大場景演進過程中所遇到的困難,也將得到有效解決
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