也许在未来某一天，我们可以享用到万物都是终端，同时万物都是计算中心的生活。但目前看上去已完成大量的计算出来任务主要还是依赖云。边缘计算出来的设想很仪器，但落地的应用于却很少，特别是在高度兼容各个领域的技术解决方案或许还没经常出现。

　　必须看见的是，现阶段的边缘计算出来也不存在不少软肋，比如成本高减少了设备终端的整体性价比，智能分析能力以及数据应用于的法律合规性等问题，都容许了边缘计算出来在当下的较慢发展。　　首先，现在使用反对边缘计算出来的智能AI设备单价都较为低。一般的终端电子产品一旦配备AI芯片、提高存储空间后，不会大大提高设备的耗资成本，令其终端的整体性价比不低。

众多企业在面对开销如此高昂的技术成本后，似乎不会妨碍涉及产品的普及与推展。　　其次，边缘计算出来终端的计算力如何，否能起着智能分析的起到。据国际数据公司的预测，到2020年将有多达500亿的终端与设备联网，未来多达50%的数据必须在网络边缘外侧分析、处置与储存。

不过，鉴于现阶段终端设备无法相容过多的智能化处理方式，否需要胜任在数据源头已完成收集并分析的任务？即便读取了各种强劲的元器件，让边缘计算出来变快了，但代价是不是反而比云计算远比更快呢？似乎，先前技术演变仍尚待仔细观察。　　再有，在较为倚赖边缘计算技术的医疗、自动驾驶、国防等领域，由于数据提供可玩性大、法规放开程度偏高，实际引入人工智能时风险就不会显得较高，而对于风险的承受度就不会走低。以上都可以显现出，云计算短时间内仍然不会是人工智能计算出来的主要形态。　　除此之外，边缘计算出来南北实际应用于还有距离，更加有两个无法横跨的考验：　　一方面，边缘计算出来无法相容异构。

也就是说如何让冰箱算数洗衣机的数据、空调算数手机的数据还没有人问。这就造成了确实能获取边缘计算能力的设备和网络十分较少。

虽然边缘计算出来能借力打力，但压根没亦可的力就呜呼惜了。　　另一方面，边缘计算出来的智能化工程进度也让人困惑。

我们告诉，大数据处理和呈现出，是高度倚赖智能化的运算方式。将数据中心化构建，意味著可以通过有所不同算法统合处置，获得各种必须的结果。但边缘计算出来的运算场景却无法相容过多智能化处理方式，这竟然运算体系间的适用性不低。

说白了，边缘计算出来慢是慢了，但代价是必定比云计算田寮上很多。　　总而言之，边缘计算出来在很长一段时间里，是无法实际代替云计算的。更大概率是作为辅助手段与云计算结合，作为补足手段和特定场景技术。

　　巨头们争相进场，更好是战略上的攻占和已完成技术储备。国内物联网的设备基础和网络基础都还脆弱，想短期靠边缘计算出来赚，难道有点过分悲观了。

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