边缘计算

无线网络智能化，已经成为互联网产业发展的一大新趋势。利用AI、5G等技术，实现无线网络高效、快速、稳定的互联与互通，正为家居娱乐、电子商务等产业发展带来新能量。

鉴于全球疫情大流行，数据的可访问性、可见性和互连性已成为在动荡时期实施的业务敏捷性战略的关键组成部分。实际上，在过去几年中，物联网的采用激增，并且正在继续稳步上升。不幸的是，随着组织在预算限制更大，试错空间较小的时期内扩展现有的物联网工作，许多组织都面临着严峻的挑战。

目前的情况是，现有的物联网模式不起作用。将从大量传感器收集的海量数据传输到中央存储库的概念既不可持续，也负担不起。

未来10年，人工智能有望改变每一个行业，而这种变革的催化剂就是5G。这两种技术将共同实现物联网设备和智能网络的快速、安全和经济高效的部署。

边缘计算推动了物联网部署的价值，但前提是企业能够克服创建数据驱动、低延迟架构的挑战。

企业的员工开展远程工作带来了全新水平的安全威胁，同时物联网可能进一步放大这些挑战。

新冠疫情和不断发展的IT基础设施推动了对数据的需求呈指数性增长。2021年8月，印度统一支付接口(UPI)交易量高达35亿笔。这些数字正在以更快的速度增长，因此以低延迟处理这些数据的需求需要采用更高效的数据中心。

随着深度学习的开放，人工智能在几年中快速发展，尖端技术慢慢向普及应用到各行各业。以下是国外一家专注于开源和堆栈技术新闻网站TheNewStark盘点的 2022 年值得人们期待的五个人工智能发展趋势。

视频监控摄像机要走向何方？具有人工智能（AI）的高级芯片是下一代互联网协议（IP）摄像机的核心部分，这得使摄像机能够收集相关事件的有价值的信息。

有了所有这些可用数据，我们触手可及的洞察力从未如此之大，城市必须加快步伐，开发出更好地利用这些数据的方法。城市已经在很多方面做到了这一点――从基于交通模式优化路线的智能路灯，减少了20 – 30%的应急响应时间，到配备先进的监控摄像头，通过分析来加强安全行动，使犯罪减少了30 – 40%。

系统设计师经常面临先进传感器技术指数级扩展的挑战，以及如何将它们应用到安全或生命/安全环境中。一个传感器网络可以听到、闻到和感觉到诸如音频警报、气体泄漏和温度波动等事件。

雾计算在行业和组织中变得越来越流行，因为他们需要靠近网络边缘的数据分析。