未来边缘计算：趋于分布式智能
💡
原文中文，约4200字，阅读约需10分钟。
📝
内容提要
本文介绍了AIoT的使能技术，包括云计算和分布式云，以及它们带来的实时性和智能化。分布式智能的研究主要集中在分布式任务调度和任务执行、分布式机器学习和边缘节点和分布式IoT设备的自主合作等方面。未来的边缘计算将依赖于合作式的分布式智能。
🎯
关键要点
- AIoT的使能技术包括云计算和分布式云，带来了实时性和智能化。
- 云计算改变了IT服务的运营模式，但在IoT应用中存在不足。
- IoT已经超越智慧家庭，成为集成物理世界和计算机世界的广泛应用领域。
- AIoT结合了大量物联网数据和人工智能，推动了IoT的应用发展。
- 分布式IoT数据的广泛应用使得物联网设备变得智能化。
- 边缘计算将数据和计算从云端推广到边缘，减少延迟并增加实时反馈。
- 边缘云被称为分布式云，成为主流技术，各大云服务商积极推广。
- 边缘计算的趋势是合作式的分布式智能，边缘服务器之间的智能将互相配合。
- 分布式智能的研究集中在任务调度、分布式机器学习和自主合作等方面。
- 分布式任务调度需要解决边缘网络的不稳定性和带宽限制。
- 分布式机器学习利用边缘节点的本地数据进行协同训练和推理。
- 自主合作的边缘节点在动态环境中能自主决策并执行任务。
- 多机器人协作通过强化学习解决合作变道问题，采用层级强化学习方法。
- 未来的边缘计算将依赖于合作式的边缘计算，研究方向包括任务调度和机器学习。
➡️
