借助AI，边缘计算正在向智能边缘过渡如今，云计算的功能已从数据中心扩展到网络边缘。随着所有行业的组织处理不断增长的数据量，更复杂的操作以及更动态，更具竞争力的市场，这一优势变得至关重要。为了满足业务需求，超大规模云提供商，IT公司和连接性提供商正在转向边缘计算和边缘智能。随着连接设备之间的通信产生大量数据，这些数据需要快速处理和执行。据报道，已经安装了超过200亿个IoT连接设备。到2025年，这一数字预计将达到754.4亿。

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边缘计算作为一种新的范例而出现，它使分散的计算能力尽可能地接近数据的来源。它允许网络体系结构缩小连接的设备与云之间的距离。随着AI的进步和集成，它正在接近智能边缘，它可以近乎实时地收集，通信，生成和评估数据。

据 德勤称，借助智能边缘，企业可以提高效率并创造有价值的新用例。其中包括更有效地利用带宽和更大的网络可见性；抵御不良，不可靠和失去连接的能力；支持低延迟用例和快速响应时间；更大的自动化和自主；以及对数据分类，规范化，驻留和隐私的更多控制。智能边缘还可以提供对网络状况的更大可见性以及对操作环境的了解。

推动智能边缘创新 随着云计算的创新引起了业界的广泛关注，边缘技术的进步也同样引人注目。现在，智能云和智能边缘应用程序模式的激增部署正在改变企业与数字信息交互的方式，并结合物理和数字世界，以带来更大的社会效益和客户创新。

通过数据库管理系统的支持，智能边缘可以帮助减轻对网络性能的依赖，通过整体安全方法程度地减少威胁，保持合规性，通过跨云和边缘的一致的应用程序开发来提高可靠性，通过降低间接费用来增加利润并提供无缝的服务。通过简化的设备管理获得用户体验。它还可以使企业获得更大的物理操作可视性，同时使AI自动化处理更多的高要求任务。

尽管智能边缘为企业提供了更大的功能，但要实现其全部功能，则在某种程度上需要边缘硬件制造商，超大规模云服务，IT公司和连接提供商之间的协作和编排。

智能边缘–人工智能的未来AI技术现在已经存在，并且很快将无处不在。从智能手机到个人助理，再到推荐系统，再到视频/音频监视，近年来，它的应用有了很大的改进。人工智能的采用和成熟是边缘网络的关键推动力。Deloitte表示，越来越多的专门用于运行AI和机器学习任务的经过优化和优化的芯片正在进入边缘设备。专用芯片和AI功能的融合使边缘变得智能化，并具有诸如计算机视觉，数据分析和深度学习之类的用例，从而缩短并刺激了决策循环。

网页题目：云技术的进步如何实现智能边缘?
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