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宋繼強表示，很多智能邊緣計算的技術(shù)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(yīng)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(tǒng)，往往難以對大場景進行支持
因此在升級的過程中，會造成技術(shù)難度大、成本問題 應(yīng)用場景體系是關(guān)鍵 隨著智能邊緣計算的不斷發(fā)展，以應(yīng)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(yè)已經(jīng)在嘗定制的硬件系統(tǒng)支持一些應(yīng)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(yīng)用場景的體系制定方面，需要由應(yīng)用來進行驅(qū)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(tǒng)的調(diào)度等方面，均需要進行實時優(yōu)化
其次，硬件在網(wǎng)絡(luò)層面同樣需要進行定制 另外，在異構(gòu)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(yè)應(yīng)用前景進行驅(qū)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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宋繼強表示，如今在打造較強的智能邊緣計算場景時，往往會將一些云端的技術(shù)，以及云原生的內(nèi)容直接下沉到邊緣 這種方式在支持對于性不高的應(yīng)用場景時，有足夠的能力，但對于ai等更的需求，該方式往往難以實現(xiàn)，同樣需要對體系進行定務(wù)
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