就连接性而言，过去十年或多或少地致力于以下三件事：将用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并---一切可连(从人到物) 的、都以某种方式连接起来。本质上讲，这是通过——下一代5g部署(强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和---要求)以及物联网---(其中物理目标配备了感知功能和/或标签)——实现的。这些技术发展已经产生了深远的社会影响，无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。从家用电器到复杂的工业机械，使用传感器和执行器进行远程监视、---甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。但是，设备密度的---提升也导致了某些非常明显的瓶颈。
智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进 it 和 ot 系统的---融合。工业机器人是实现智能制造的基础，移动边缘计算平台，近几年工业机器人在市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016 年市场工业机器人消费总量达 87000 台，接近销量的近三分之一，是上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3c 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境---、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务，而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景，移动边缘计算系统，如果每台机器人都配备复杂的智能控制器，新基建边缘计算报价，这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术，把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点，在---时延的情况下还能实现集中控制，完成机器人之间的联动协同，山西边缘计算，可以---降低工业机器人的开发、部署和维护成本。
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，为了扩展低性能的计算设备，movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5w的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1w的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了edge tpu units，瑞芯微（rockchip）公布了rk3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有---技术硬件加速的器（---是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了ai软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的ai板有，谷歌的edge tpu——使用专门的asic芯片制作而成用以处理ai的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达jetson nano 配备了128个英伟达cuda。瑞芯微发布的 rk3399 pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达jetson nano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nbox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高音频，并且还可以通过边缘计算实现---。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
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