出于这种需要，“边缘计算”诞生了。云计算专注于与中央系统的连接，而边缘计算则关注人、机器和事物之间的本地交互。因此可以想象，未来传统的交通信号灯将不再指示颜色，而是作为一个小型数字计算中心，与周围的自动驾驶汽车进行通信，而不是与操作人员进行通信。通过让汽车从一侧刹车并从另一侧加速，就形成了一个汽车可以无缝通过和交叉的交叉路口。一切都在本地范围内进行，通过人、机器和事物之间的交互进行，而无需云的干预。
应该清楚的是
我们迄今为止在 IT 领域采用的以数据 加密货币数据 为中心的方法并不适 在许多情况下计 合拥有无数数据源的世界中的实时应用。幸运的是，替代方法正在被开发，其中边缘计算就是最著名的例子。为了使周围可用的数据量可用，我们需要智能工具。我们必须将数据过滤为适合我们所处的地点、时间和情况（背景）的子集，并且必须找到一种智能的方法来整合来自这些数据源的信息，而无需事先了解。人工智能和数据的智 在许多情况下计 能集成对于将我们周围的所有数据转换为与我们相关的信息至关重要，特别是在物理和数字之间的界限日益模糊的世界中。
回到云计算是否还有空间的问题：
还有。正如大型机和服务器不会消失一样， 云计算 UPS 与逆变器——该选择哪一个？ 也不会很快消失。例如，在这种情况下，云非常适合密集的机器学习算法和数据存档。例如，特斯拉这样的公司就充分利用了这一点。为了使特斯拉汽车能够自动驾驶，需要利用汽车中的计算能力和人工智能来解释来自摄像头和传感器的数据并将其转化为动作。只有一小部分数据被保留下来并在稍后发送到特斯拉云端。通过这种方式，该公司收集整个特斯拉车队的数据，然后将其作为训练自动驾驶算法的输入。这些改进从云端 澳大利亚电话号码 发送回边缘（汽车）。从这个意义上来说，云计算和边缘计算并不是相互竞争，而是互补的。