云計算能力從數(shù)據(jù)中心擴展到某種非定形的網(wǎng)絡邊緣（定義為連接的設備、設備或網(wǎng)絡網(wǎng)關），而且這種程度已經(jīng)超過了邊緣計算的范疇。隨著人工智能的加入，邊緣云計算正在接近所謂的“智能邊緣”的東西，這是一種可以根據(jù)應用程序實現(xiàn)的結構，同時結合了人工智能、超大規(guī)模服務、低延遲、高帶寬連通性和安全的IT服務。

　　德勤對“智能邊緣”的評估表示：企業(yè)版的邊緣計算“可能需要一套定制的解決方案來滿足他們的運營和目標，”

　　這些量身定制的解決方案將使部署新的智能邊緣服務成為可能，這些服務包括機器學習模型、定制半導體、廉價且低功耗的邊緣計算以及用于數(shù)據(jù)分析應用的寬帶。

　　例如，將這些基于云的能力從數(shù)據(jù)中心和5G無線基站移出，可以通過更靠近傳感器數(shù)據(jù)收集和存儲的地方，以此增強數(shù)據(jù)分析能力。

　　根據(jù)德勤的評估，“智能邊緣不是企業(yè)或超大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心的替代品，而是一種基于連接性、安全性和優(yōu)先級在網(wǎng)絡上分配任務的方式”。

　　邊緣計算和網(wǎng)絡智能的結合塑造了一系列低延遲應用，如遠程控制工業(yè)協(xié)作機器人或協(xié)作機器人，無人機，也許還有自動駕駛。

　　向邊緣的轉移還將處理能力縮小到微數(shù)據(jù)中心（行業(yè)分析師稱之為“簡版超級計算機”）的規(guī)模。這種配置將提供處理、存儲和聯(lián)網(wǎng)功能，然后通過網(wǎng)絡虛擬化工具擴展這些功能。

　　在邊緣網(wǎng)絡中嵌入的智能測試源自于人工智能自動化的穩(wěn)步發(fā)展和日益普及。一旦邊緣設備連接到智能邊緣平臺，它就可以自動運行。

　　研究指出：“用于運行人工智能和機器學習任務的專門和優(yōu)化芯片正越來越多地進入邊緣電器領域。”隨著無所不在的圖形處理器，基于張量處理單元、asic甚至神經(jīng)形態(tài)芯片的“邊緣特定”芯片架構正在出現(xiàn)。

　　這些構建塊可以被定制為一系列智能邊緣應用程序，這些應用程序可以跨越通用編程能力和特定任務。

　　報告指出：“邊緣人工智能也是云人工智能的補充，反應在邊緣，學習在核心，”“算法的資源密集型訓練可以在云中完成，然后共享到邊緣，在那里較輕松的推理能力可以快速對數(shù)據(jù)采取行動。”

　　另一個智能邊緣驅動因素是5G無線網(wǎng)絡的出現(xiàn)，它提供了更大的帶寬，并大大降低了延遲。德勤認為，智能邊緣正在推動以邊緣應用為目標的5G和Wi-Fi - 6路由器的采用。

　　接受調(diào)查的高管中，62%的人表示，他們正在或計劃在未來一年內(nèi)部署下一代無線技術。

　　事實上，這些先進的無線管道和連接被廣泛視為智能邊緣組件的“力量倍增器”：擁有將人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)，以及云計算轉移到網(wǎng)絡邊緣的能力。

　　德勤表示：“隨著越來越多的行業(yè)領導者采用和部署智能邊緣，毫無疑問將出現(xiàn)更多的用例和創(chuàng)新。”“這種演變對網(wǎng)絡、服務、機器和建筑環(huán)境的影響將在未來十年顯現(xiàn)出來。”