- 主题:什么是边缘计算?
-    算法一般需要考虑,是不是要求足够的实时性;有的算法允许延迟,动作慢上几拍都可以,比如无功分配电压控制应用,比如风电场最大功率跟踪等等应用;有的算法则对实时性要求比较高,比如系统频率的失稳,这都要求在100毫秒内,完成测量和控制动作,肯定得是边缘设备完成。
 【 在 zuan2zuan 的大作中提到: 】
 : 之所以要人造,就是因为应用场景越来越复杂,分级越来越多,但是又有一些相同的部分可以独立,所以就人造了概念。
 : 以前一个哑终端,一个主机。这是根基,越演化越复杂,也是正常的
 : 发自「今日水木 on iPhone XR」
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 FROM 111.207.4.*
 
-    其实,一般云端计算,都是大型企业干的事儿,比如国家调度局专门就有云端计算,完成计划调度,日内调度,至少得是分钟级的计算输出。
 如果要把每一个园区的数据平台也当做一个微型私有云,完成内部的优化,那也不是不可以。我不是抬杠,只是介绍一下我了解的内容。
 【 在 reaphone 的大作中提到: 】
 : 是啊,能在本地处理的工单或者检测,就别上云瞎折腾。
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 FROM 111.207.4.*
 
- 我的观念是:凡是无人的本地管控回环,都要在本地完成。
 能用机械完成的,就不用电。
 能用PLC完成的,就不用上CPU。
 能在本地CPU完成的,就不用上云。
 
 凡是需要人介入的业务,说明不重要,那就上云吧,上云能省钱。
 
 【 在 masterlv 的大作中提到: 】
 :    其实,一般云端计算,都是大型企业干的事儿,比如国家调度局专门就有云端计算,完成计划调度,日内调度,至少得是分钟级的计算输出。
 :    如果要把每一个园区的数据平台也当做一个微型私有云,完成内部的优化,那也不是不可以。我不是抬杠,只是介绍一下我了解的内容。
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 FROM 123.113.251.*
 
- 端侧AI是未来的趋势
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 FROM 117.176.129.*
 
-   看什么应用的。所谓的智能化,其实一定程度上就是通过复杂化智能控制,去降低实际费用。
 
 这就好比是拿电风扇吹生产线上的空肥皂盒,如果是不足一米必然出现一空肥皂盒,那就让电风扇拼命吹;如果是100米才可能出现一个空肥皂盒,那就需要附加另外一套检测机制(智能化),试图降低电风扇的耗电。
 
 我这么解释,应该是比较明白了。
 【 在 reaphone 的大作中提到: 】
 : 我的观念是:凡是无人的本地管控回环,都要在本地完成。
 : 能用机械完成的,就不用电。
 : 能用PLC完成的,就不用上CPU。
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 FROM 111.207.4.*
 
-   
 AI做实时应用,有,但是有很多的局限。
 
 【 在 siwen77 的大作中提到: 】
 : 端侧AI是未来的趋势
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 FROM 111.207.4.*
 
- 众包算力
 【 在 letitbe321 的大作中提到: 】
 : Rt
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 FROM 221.222.20.*
 
- 新瓶装旧酒
 【 在 letitbe321 的大作中提到: 】
 : Rt
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 发自「今日水木 on 23127PN0CC」
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 FROM 223.104.41.*
 
- 就算放隔壁房间你也可以远程登录啊  
 
 【 在 reaphone (  ) 的大作中提到: 】
 :  云端服务器一般指华为云、腾讯云、阿里云。
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 :  远程服务器只要离你200米远以上,你是远程登录的都算是远程服务器。
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 FROM 223.104.38.*
 
- 边缘计算主要是靠着边缘设备的算力突飞猛进红火了一阵,实际上目前各种设备的智能化和网络化已经算是比较好地实现了边缘计算的初心,只是很多论文里面的那些稀奇古怪玩法没啥用,我感觉和云计算一样是一个成熟阶段了。
 下一阶段如果还要有突破可能得等到AGI的小型化和分布式化,我不是这方面行家,只是个人观点。
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 FROM 58.213.91.*