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宋继强认为,虽然未来智能边缘计算的市场非常庞大,但是针对不同应用场景的智能边缘部署,需要根据该应用对能耗、宽带、价格等不同的需求,来找到#合适的平衡点,而每一个不同的细分领域,平衡点往往不一样,造成智能边缘市场的需求碎片化,对定制的要求比较高
因此,智能边缘计算产业化落地遇到的阻碍也开始暴露出来,困扰智能边缘计算市场化的推进 首先,智能边缘市场的需求碎片化,难以达成统一 然而,在各个细分领域,目前还尚未出现一个的参照体系,以满足不同行业的定制需求
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甚#往往需要反向操作,即用不同的解决方案,去测试该体系是否合适 在智能教育、智能交通等大型应用场景中,均使用该方式进行尝试,出现了成本高、资源浪费等问题 其次,如今智能边缘计算技术多应用于技术门槛要求相对简单的场景,针对技术门槛相对较高的大场景应用较少
宋继强表示,很多智能边缘计算的技术水平,还停留在对mec移动边缘计算等进行简单的扩展方面,能力相对有限,难以用在未来智能制造、港口、矿山等对算力要求的应用场景中 若想从小场景到大场景演进,针对小场景所定制的硬件系统,往往难以对大场景进行支持
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因此在升级的过程中,会造成技术难度大、成本问题 应用场景体系是关键 随着智能边缘计算的不断发展,以应用来打造体系的 本末倒置 的方式,并非长久之计 尽管有不少行业已经在尝定制的硬件系统支持一些应用,但往往会遇到升级难、成本问题,造成体系#终无法形成
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