作为一种新兴的计算范式，边缘计算将计算资源从云中心转移到网络边缘侧的服务器，为联网的终端设备提供计算支持。同时，人工智能近年迅猛发展，并取得了突破性成果，在智慧城市、工业物联网、智能家居等领域得到了广泛的应用，为人类社会的效率提升发挥了巨大的作用。边缘智能（Edge Intelligence）是一种分布式智能计算模式，将人工智能融入边缘计算，部署在边缘设备。根据IDC观点，边缘智能在边缘侧进行实时、小数据的处理，开展人工智能模型的推理，实现智能检测，回传云端结果，在云端进行长周期、大数据的处理，开展模型的训练和数据分析，形成云-边-端协同的架构，可有效解决人工智能在行业应用面临的海量数据处理、实时响应、数据安全等问题，为人工智能在更多行业应用奠定基础。在边缘智能中，边缘计算和人工智能二者相互受益，边缘计算利用人工智能对边端进行智能地维护和管理，人工智能在边缘计算平台上提供智能化的服务。边缘智能的应用场景非常广泛，涉及多个行业和领域。在工业自动化领域，边缘智能通过部署在生产线边缘的智能设备，实时监测设备的运行状态、产品质量等信息，实现故障预警、生产优化等功能；在智能家居领域，边缘智能可以应用于智能音箱、智能照明、智能家电等设备，实现处理语音指令、控制家电、收集环境数据等功能，提高家庭生活的便捷性和舒适性；在智能安防领域，边缘智能通过部署在监控摄像头、传感器等设备上的边缘计算能力，实时监测异常事件、识别可疑行为，并及时发出警报，提高安全监控的效率和准确性。此外，边缘智能还可以应用于智慧交通、远程医疗、智慧零售、智慧教育、智慧物流等多个领域，推动各个行业的数字化转型和智能化升级。实现边缘智能需要一系列技术和组件的支持，包括边缘计算设备、边缘操作系统、边缘应用程序、边缘数据分析工具等。这也对边缘智能的发展提出了挑战，一方面，边缘设备的计算和存储资源通常有限，这限制了边缘智能的发展；另一方面，边缘智能设备通常分散在各地，这使得它们容易受到攻击和威胁。因此，确保边缘设备的安全性和数据的隐私性，需要开发有效的安全机制和防护策略，以应对潜在的安全威胁。此外，隐私问题、网络问题、部署和运维问题，也是边缘智能不得不重视的几大挑战。但边缘智能前景依旧广阔，尤其在制造业、政府、电信、医疗等重点领域的数字化转型过程中，会发挥更大作用，成为实现“AI for Everyone，AI for Everywhere”的关键。
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