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什么是边缘计算
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
同时，随着AI应用的快速发展，海量数据的处理正在增加数据中心的计算压力，利用AI计算的分布式特性，将AI-Service（图像识别、自然语言处理）部署在边缘计算节点上，可以就近处理计算需求，降低数据中心的业务压力、减少数据处理时延、降低中心带宽消耗，说到这里可能很多同学还是不理解边缘计算的意思，下面的个人浅析可以帮助大家快速理解边缘计算概念。
眼下行业呈现出三大发展趋势，首先是云计算的普及化；云计算慢慢从数据中心转向边缘，这个趋势非常快；第二个是人工智能的高速成长；第三个是网络和边缘的云化，这是支持前两者发展的必要条件。并且随着云计算业务的推广和5G信号设备的逐渐覆盖，导致云端和边缘端计算能力及运算数据不断增多，为弥补中间环节欠缺，最终形成云端-边缘端-终端三端协同的趋势，它是云计算的补充，云边端协同的计算架构犹如人的大脑、脊髓以及周围神经系统的架构一样。
边缘计算就是一种部署在本地近场环境、以高性能计算机为载体、且与云协同的一体化计算服务，满足企业（客户）对边缘近场计算资源的远程管理、数据处理、分析决策等智能化诉求。
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边缘计算对5G及AI应用带来的优势
5G设备对于带宽、存储、计算的需求如同人对于衣食住行的需求一样，而边缘计算恰是提供这三类资源的最佳途径之一，所以，5G对边缘计算无疑有巨大的促进作用。但值得注意的是，5G并非是边缘计算的一个充分条件，从当前5G部署的落地情况来看，5G解决了大量设备解耦的问题，这展现了5G的广连接特性，而最具想象力的高带宽和低延时将是边缘计算平台爆发期很关键的两个属性。
同时边缘智能是人工智能技术与边缘计算技术相互结合的一种新兴技术方案，其发展对边缘计算和人工智能具有双赢优势：一方面，边缘数据可以借助AI算法释放潜力，发挥更大应用价值；另一方面，AI算法可以在边缘侧赋能更多应用场景。人工智能理论在图像理解、语音识别、阅读理解等方面已经超越人类能力，如何把这些技术转化为生产力，带动边缘计算产业链协同发展，推进传统行业智能化升级改造，是人工智能应用落地的关键。因此在未来，AI+5G+边缘计算将会是很大的亮点，来自IDC的研究数据显示，到2021年，75%的垂直行业应用将使用AI，更多的数据将在边缘节点进行处理和分析，要实现AI真正大量落地，边缘云化和网络云化是必需的。
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Intel NUC产品在边缘计算端应用的优势
AI和5G是战略转折性技术的历史性交汇，两者将与和边缘计算相互补充，共同为社会提供最大的收益。而英特尔正通过软硬件和平台嵌入到5G+AI+边缘计算价值链中，同时携手产业合作伙伴，加速推动AI+5G在垂直应用的创新落地。5G是未来创新平台的DNA，这个是公司决定将来产品的路标，他能迅速传输大量数据，AI有大量存储是非常重要的，同时数据要在边缘迅速进行传播推理。我们将来的路标里要有计算、存储、推理。在所有产品里没有这三样在一起的话，整个产业的落地会有阻碍，所以5G+AI+边缘计算缺一不可。
目前，我们已经在AI+边缘计算方面进行了诸多尝试和努力。其中在智慧教育、AI部署、视频会议方面取得相应成果。
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Intel NUC边缘计算场景介绍
在互动直播场景中，经常出现流量瞬时激增的情况，对于播放延时、播放流畅度、服务稳定性等方面有着极高的要求
因此可以借助边缘计算方案，将直播流处理部署在以NUC产品为核心的边缘节点上，一方面解决客户端网络质量及跨网络互联互通问题，减少网络延时，保证观众的观看体验，另一方面在瞬时流量爆发期间，减缓中心资源和单点资源的压力，确保直播稳定顺畅进行。
目前，AI技术主要集中在人脸识别、语音识别和信号处理特征提取等应用场景，在AI应用场景中经常会造成延迟，主要的原因有三方面：一是，云计算与终端设备间的多级网络；二是，过多的操作系统任务；三是，算力资源的分派与调度。显然延迟已经成为研究人工智能的重要方向。
运用Intel NUC产品可在边缘计算领域打造高实时、可靠和确定性普遍应用于AI的各行各业：
（1）通过他的本地化部署可有效解决因网络延迟或崩溃导致设备瘫痪造成不必要的隐患
（2）可以在边缘端进行简易目标分析，对可疑目标上传到云端后台分析，提高识别效率节约云端资源
（3）可代替GPU服务器资源进行多节点运算，避免防止因服务器宕机导致系统奔溃从而造成损失
（4）运用Intel vpro技术进行远程管理和维护降低维保成本
