边缘计算是一种变革性技术，它在数据生成源或其附近处理数据，而不是像云计算那样依赖于集中式数据处理仓库。这种方法可以减少延迟、增强数据隐私性并提高效率，因此对人工智能和机器学习应用尤为重要。
在人工智能和机器学习领域，边缘计算使数据处理更接近数据产生的地方，这对于需要实时决策的应用特别有用。通过在网络 "边缘 "执行计算，这些系统可以减少延迟并在本地处理大量数据，从而优化带宽使用，提高运行速度和可靠性。
边缘计算已在各行各业得到广泛应用。下面是两个具体例子：
自动驾驶汽车：在自动驾驶汽车中，边缘计算发挥着至关重要的作用，它允许车辆实时处理来自摄像头和传感器的数据。这种能力对于障碍物检测和导航等快速决策过程至关重要。欲了解更多信息，请浏览自动驾驶汽车中的人工智能。
医疗保健：医疗保健领域的边缘设备可以快速处理医学影像数据，并在护理点提供即时分析，从而增强对患者的诊断能力。阅读 "医疗保健中的人工智能"，了解此类技术的变革性影响。
云计算将数据处理和存储集中在远程服务器上，而边缘计算则不同，它将这些任务分配到更靠近数据源的地方。这种分散式结构提供了更高的速度和数据私密性，但与传统云计算解决方案相比，可能会导致更高的基础设施和维护成本。
通过将边缘计算与人工智能相结合，Ultralytics 提供了支持业务规模解决方案的强大工具。例如，Ultralytics HUB 允许将Ultralytics YOLO 等机器学习模型无缝部署到边缘设备，以进行实时数据处理。
实时推理：边缘计算支持实时推理，可立即做出决策，无需延迟。探索实时推理应用。
模型量化：模型量化等技术可降低人工智能模型的复杂性和资源需求，从而优化人工智能模型，以便在边缘设备上使用。了解有关模型量化的更多信息。
随着人工智能的发展不断要求更快、更高效的处理能力，边缘计算的前景一片光明。通过提供必要的带宽和连接，5G 技术的集成大大增强了边缘计算的潜力。
如需深入了解技术如何随着边缘人工智能等趋势而发展，请阅读《边缘人工智能和 AIoT》：利用Ultralytics YOLOv8 升级任何摄像头。
边缘计算将在人工智能、物联网和实时分析的交叉领域发挥基础性作用，推动各行各业的创新。了解Ultralytics 如何以人工智能解决方案的民主化和创新为使命，为人工智能运动做出贡献。
