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。
随着人工智能的蓬勃发展以及人们探索各种用例，推理位置成为人们关注的重点之一。推理位置是 AI 决策、预测或其他输出发生的地方。需要确定的关键在于边缘还是云端哪个推理位置更合适。
随着储能系统日趋复杂，储能产品的种类与数量持续攀升。储能系统需要实时采集电池电压、温度、电流等关键参数，这就要求具备专门的数据处理功能，以降低云端延迟，提高响应速度。在此背景下，边缘计算芯片应运而生。
在创新时代，先进的智能电网解决方案的整合正在彻底改变能源分布，为更可持续的未来铺平了道路。随着全球对可持续性的推动力的加剧，行业正在利用尖端技术来优化电力管理，同时最大程度地降低环境影响。
近年来，边缘计算已从技术概念演变为物联网 (IoT) 生态系统的基本支柱。通过在更靠近数据生成点而不是远程云服务器的地方处理数据，组织可以实现更高的效率、更低的延迟和更高的安全性。
随着物联网（IoT）设备的快速增长，网络边缘的安全威胁日益凸显。恶意行为者正在利用边缘传感器、路由器、接入点和设备中的安全漏洞来发动攻击。
物理人工智能代表了 AI 从纯数字系统向能与现实世界交互的智能机器的演进。与纯软件 AI 不同，物理 AI 将算法与传感器和执行器结合在机器人、车辆和设备中，使其能够感知周围环境并实时做出决策。这些系统能够自主运行，适应不断变化的环境，而不是遵循固定的程序设计。
如今，生成式人工智能还只是早期采用者使用的新奇事物，但明天，它将成为我们日常生活中不可分割的一部分。因此，它必须可以在各种消费设备上访问，独立于基于云的处理，并且可供所有人使用，而不仅仅是那些能够负担得起云人工智能订阅或高端计算机、智能手机甚至汽车的人。
物联网 (IoT) 继续在各个行业中扩展其覆盖范围，以革命性的方式连接设备、系统和人员，从而彻底改变企业的运营方式和消费者与技术的互动方式。
