分析和人工智能

在过去的十年中，数字化转型一直是企业中最热门的流行术语之一。虽然这个术语对不同企业而言意味着不同的事物，但总的来说，它涉及更改企业的流程、运营和文化以专注于数字化经营方式。

对于许多企业而言，数字化转型意味着是工业物联网(IIoT)、智能工厂、电子商务和移动性，所有这些都增加了对边缘计算的依赖。

多年来，通信公司一直承诺5G服务即将来临。当5G最终普及时，5G能够比4G服务传输数据快10倍。但是，技术和监管方面的障碍一再推迟了其推出。同时，企业已开始部署越来越多的设备，这些设备最终将利用5G功能。但是，目前许多人正在使用边缘计算来减少传输所需的数据量，并使用现有的4G网络，尽管其速度要慢得多。在5G变得更加普及之前，边缘计算将继续弥补这一差距。

企业如今更加关注数据分析，特别是由人工智能(AI)和机器学习(ML)驱动的分析可以提供将改变其业务的见解。根据IDC公司的调查，该市场的复合年增长率为13.2%，到2022年价值将达到2743亿美元。

在分析趋势的早期，企业主要将分析工具应用于其业务数据。但是，随着时间的推移，他们开始将分析扩展到更多的运营数据。在某些情况下，这些分析发生在边缘(智能工厂、零售店、远程办公室和其他位置)，这加快了边缘计算的发展趋势。

数字孪生是现实世界中某些事物的计算机化，其产品开发原型是数字孪生。基于现实世界的天气模型和虚拟现实环境也是如此。

由于工业物联网的发展，大多数企业已经创建了反映其运营状态的数字孪生技术。例如，制造商可能在其工厂车间的每台设备上都部署了数字孪生设备，以便它可以监视其生产线的状态。当企业中有成千上万的传感器正在传输用于更新数字孪生设备的数据时，它需要大量带宽。许多企业都在使用边缘计算在现场进行一些必要的处理，以便他们可以将较小的数据子集传输到数字孪生设备。

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)为用户创建了身临其境且高度逼真的环境。但是提供这些环境所需的图形需要大量的处理能力，尤其是以图形处理单元(GPU)的形式。尽管可以在云平台中进行此处理，但是由于来回传输数据而导致的延迟会导致滞后，从而使增强现实(AR) /虚拟现实(VR)环境的真实性降低。因此，增强现实(AR) 和虚拟现实(VR)环境几乎总是依赖具有边缘计算功能的设备，例如具有内置GPU的高性能耳机。

（编辑：新余站长网）

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