自2006年云计算首次崭露头角以来，近十几年的快速发展已经彻底改变了云计算市场的格局。回首2018年，云计算成为各行各业热议的话题，众多企业和初创公司纷纷将各类应用服务迁移到云端，寻找最合适的上云路径。如今，随着AI、物联网和5G等新兴技术的发展，云计算的应用领域得到了进一步拓展。

1. 云计算与AI：边缘计算应运而生

云计算不仅颠覆了传统的IT架构，还推动了AI和物联网的蓬勃发展。尽管AI技术已有超过50年的历史，但直到云计算的出现，AI才真正走进大众的生活。2006年，云计算的诞生标志着AI技术的转折点。数据量的增加和计算能力的提升使得AI技术得以广泛应用。云计算不仅加速了AI技术的普及，还推动了产业变革。

2. 将机器学习引入边缘计算

边缘计算将云计算的能力延伸到更接近用户的本地设备中，使得许多计算可以直接在本地完成，从而减少了数据传输到云端的时间。对于需要快速响应的应用场景，比如智慧城市中的智能摄像头，边缘计算能够实现低延迟的决策。这种模式下，训练模型可以在云端完成，而推理过程则在边缘设备上执行，确保实时处理数据。

例如，在智慧农业中，农田中的传感器需要实时处理环境数据。在这种情况下，设备可能无法始终连接到互联网，因此边缘计算的重要性更加凸显。设备可以在无网络的情况下做出决策，等到网络恢复时再将数据同步到云端。

据美国市场调研公司CB Insights预测，到2023年，全球边缘计算市场规模将达到340亿美元。这表明，边缘计算在未来具有巨大的发展潜力，尤其是在智能家居领域。例如，亚马逊、微软和谷歌等公司都在积极布局这一领域。

3. 边缘智能在智能家居中的应用

目前，智能家居设备主要依赖云计算进行数据处理。然而，云计算的局限性，如响应速度慢、延迟高等问题，促使边缘计算在智能家居领域迅速崛起。预计到2025年，全球联网设备总数将达到750亿台。从智能家庭监控摄像头到智能门锁、智能空调，边缘计算将成为处理海量物联网数据的首选方案。

以格兰仕为例，该公司通过采用AWS IoT和AWS ECS等解决方案，成功实现了电商平台与物联网平台的整合。在AWS的智慧家庭解决方案中，用户可以利用Amazon SageMaker构建预测模型，用于场景检测分析，并对其进行优化，以确保稳定运行。模型在本地设备上进行推理，实现在云端构建、训练和优化机器学习模型，并在本地设备上进行推理的高效响应。

4. 总结

边缘计算作为一种重要的技术手段，不仅优化了物联网的发展，还促进了AI技术的进步。未来，边缘计算与AI的融合将进一步推动科技的发展，改变未来的科技发展方向。