集中處理數據的缺點。
通過處理和分析雲中的數據，智能設備將提供關鍵的物理數據，以提高我們的生活和工作。但是，如果所有的數據都是在雲中存儲和處理的話，就會有下面的問題。
●更多的數據管理導致在有限的資源上花費更多的成本。
●向雲發送數據會導致延遲，限制某些應用程序的有效性。
●信息轉換會帶來隱私和安全風險，智能設備在家或辦公室收集的數據會顯示大量信息，甚至包括個人隱私，挑戰信息安全。
邊緣智能的優勢。
越來越多的物聯網設備收集數據，並把數據轉化成雲處理，產生了邊緣智能。在邊緣計算的基礎上，邊緣智能訓練和部署了更加靠近網絡端用戶和數據源的深度學習模型，從而提高人工智能應用的性能、成本和隱私。
作為雲計算向網絡邊緣和最終用戶的擴展，邊緣計算使計算資源和服務從離用戶遠的雲層沉入網絡邊緣，有效降低了網絡延遲和帶寬消耗，增強了隱私保護。相對於傳統應用而言，新興的人工智能應用，如視頻分析、圖象及語音識別技術，在計算和數據處理方面有更高的計算密度和隱私保護。基於這一點，邊緣智能技術的應用也日益迫切，並迅速進入到發展的階段real estate CRM。
應用邊緣智能。
更好的互動體驗：大多數人類的交流不僅僅是通過語言傳達的。語音、面部表情、手勢等等都是我們用來相互溝通或理解的方式。在物聯網設備中使用智能邊緣技術，將會更有效地傳遞這些信號給用戶，進而形成更好的交互體驗。
加強安全：在智能家庭中訓練，可以識別危險信號，例如報警聲、人員突然跌倒、玻璃破裂、水龍頭滴漏等。該系統能感知問題，並提醒用戶作出相應反應。
簡而言之，邊緣智能是物聯網設備更複雜、友好、安全應用的基礎。邊緣智能物聯網設備的應用將為我們打開人機交互的新局面。
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