文献类型：期刊文章

作　　者：张星洲[1] 鲁思迪[2] 施巍松[3,4,5,6,7,8]

机构地区：[1]中国科学院大学计算技术研究所 [2]美国韦恩州立大学 [3]美国韦恩州立大学工学院 [4]IEEE(电气和电子工程师协会) [5]ACM(国际计算机协会) [6]美国韦恩州立大学计算机科学系 [7]美国韦恩州立大学移动与互联网系统结构实验室 [8]美国韦恩州立大学智能驾驶实验室

出　　处：《人工智能》

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：5

起止页码：55-67

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：边缘智能的发展中面临着三个矛盾:智能算法的资源需求与边缘设备受限于资源之间的矛盾、服务质量与隐私保护之间的矛盾、智能任务需求多样与边缘设备能力单一之间的矛盾。通过边缘与云端、物端设备之间的协同计算可以有效地解决这些矛盾。本文归纳了目前存在的四种协同模式,分别是:边云协同、边边协同、边物协同和云边物协同。本文针对每一种协同模式,介绍了具体的协同方式、相关技术和实现方法。随后,以典型的边缘智能场景(网联汽车和智慧家庭)为例,分析协同计算的优势。最后,本文提出为了实现边缘智能中的真正协同需要面对的几个挑战。

关 键 词：人工智能应用 分布式 协同计算  智能算法  神经网络模型 云计算中心 安全和隐私  深度神经网络  

分 类 号：TP18] TP391.44]