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。
