从万物互联到边缘计算 （记录）2018-11-10

本次记录为与搜狐视频&小明智能 杨志云总监在清华公管学院座谈

AI发展阶段：

起步期（上世纪五十年代）-专家体统的推广（几度浮沉）-深度学习（2012年IMAGENET爆发+Nvidia+BigData）

深度学习算法特点：大数据量+大量计算

云端计算问题暴露：带宽和延时大；数据安全性差；成本高。

如何解决？引入边缘计算（就地处理）

--边缘计算类似“章鱼”，40%的神经元在头部，60%神经元在腿上。用腿来思考，就地解决问题。“去中心化”

边缘计算：我就是冲着痛点来的。（将一部分功能放在前段处理）

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

行业应用+AI ？（是否都适合）

行业人工智能已经到来（取决于效率，机器VS人）

可实现功能：异常行为分析轨迹追踪、人脸识别、情绪识别

《疑犯追踪》能否形成现实？

在劳动密集型、人流量大区域应用？

后续待补充。