边缘人工智能指的是在数据生成时(即在网络边缘)进行数据处理，而不是仅仅依赖远程云服务器。这种方法的支持者认为，通过将计算能力转移到边缘，企业可以获得有助于提升运营效率的洞察。
2025年，随着AI与边缘计算技术的深度融合，惯性测量单元（IMU）作为感知物理世界运动状态的核心传感器，正迎来新一轮技术跃迁。
过去，AI的主战场一直在云端，大模型、海量算力与数据中心几乎成为智能应用的唯一出口。但随着数据隐私、实时响应、成本效益等需求日益突出，Edge AI边缘智能成为新兴焦点。
随着物联网（IoT）设备数量的快速增长，边缘计算被广泛应用。但边缘计算的分布式架构也引入了新的漏洞和安全隐患，扩大了潜在攻击面，给物联网生态系统的安全带来了更高要求。
2025年，边缘计算已从一个新兴概念发展成为企业IT战略的核心组成部分。
边缘计算的核心在于将数据处理从集中式数据中心转移到更接近用户或设备的数据源“边缘”位置。这一策略改变了传统云计算范式，使得应用和服务能够更快、更安全、更稳定地运行。
随着数字化转型不断深入，企业对实时数据处理和低延迟响应的需求日益增长。边缘计算应运而生，逐渐成为替代或补充传统大型数据中心的重要手段。
随着实时处理需求的不断增长，边缘计算已成为增强云计算功能的补充解决方案。通过将计算更靠近数据源，边缘计算和云计算形成了强大的合作伙伴关系，从而提高效率、降低延迟并推动创新。
发现边缘计算相对于云计算的强大优势，提供更快的性能并显著降低数据传输成本。深入了解行业领先者提供的核心服务。
未来“云+AI”的竞争将不再局限于算力规模，而是聚焦于如何通过边缘智能、分布式架构与安全能力的协同，为企业打造“低时延、高可信、低成本”的智能基础设施。
物联网（IoT）的兴起彻底改变了设备之间的通信方式，重塑了它们的互动模式、数据交换流程以及无缝连接的环境。从智能家居到工业系统，物联网对高效的数据处理和存储有着极高的依赖性，以确保系统的最佳性能。
随着大都市地区向智慧城市发展，尖端技术的融合对于改善基础设施和保障公共安全至关重要。边缘计算处于这场革命的前沿，它能够在更靠近源头的地方实时处理数据。
