边缘计算发展的背景：
近几年来，随着深度学习的突破，人工智能(AI)应用和服务得到了迅速发展。由于移动计算和物联网的进步，数十亿的移动和物联网设备与因特网相连，在网络的边缘产生上亿个数据字节。受人工智能和物联网的驱动，将人工智能前沿推向网络边缘，充分发挥边缘大数据的潜力是当务之急。要达到这一趋势，边缘计算是一种很有前景的支持边缘计算技术应用于边缘设备的人工智能技术。
边缘化或边缘人工智能是人工智能和边缘计算的结合，它支持在边缘设备上部署机器学习算法来产生数据。边缘化有可能为每一个人或组织提供人工智能。
什么是边缘计算？
边缘计算的概念就是捕捉、存储、处理和分析数据，这些数据需要提高响应时间和节约带宽。所以边缘计算是一种分布式计算框架，它使得应用更加接近物联网设备、本地终端设备或者边缘服务器这样的数据源。
边缘计算的基本原则是，计算应该接近数据源。所以我们认为边缘计算会像云计算那样对我们的社会产生同样的影响。
边缘计算的概念。
我们为什么要用边缘计算生成在网络边缘的数据？
大数据最近经历了数据源从超大规模云数据中心到越来越普遍的终端设备(例如移动和物联网设备)的根本性转变，这是推动人工智能发展的主要动力。网络购物记录、社交媒体内容、商业信息等传统大数据主要产生并存储在超大规模数据中心。但是，随着移动计算和物联网的出现，这一趋势正在逆转。
