智能终端与边缘计算

znhy6058

已于 2025-06-06 14:00:24 修改

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文章标签：边缘计算人工智能

于 2025-06-05 22:56:29 首次发布

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题目一：边缘计算与5G网络的结合优势

1. 请解释智能终端如何利用边缘计算来提高5G网络的性能和用户体验？具体来说，边缘计算在降低延迟、缓解带宽压力、提升终端设备性能方面有哪些体现？

智能终端可以通过利用边缘计算来显著提升5G网络的性能和用户体验。边缘计算因其高速特性，特别适用于物联网、5G和人工智能等场景。它通过在网络边缘进行数据处理和存储，从而减少延迟并提高整体效率。

具体来说，边缘计算在以下几个方面体现了其优势：

降低延迟：
- 边缘计算的核心优势之一是减少数据处理和传输的延迟，因为它在网络边缘而非遥远的云端进行数据处理和存储。
- 移动边缘计算（MEC）被设计用于处理对延时敏感的物联网应用。
- Cloudlet作为一种成熟的边缘计算系统，将移动计算的“端-云”两层架构转变为“端-边-云”的三层架构。Cloudlet通常部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点，甚至可以直接运行在智能网联汽车或无人机上。移动终端到Cloudlet的距离通常只有“一跳”，这能够有效控制网络延时，为计算密集型和交互性强的移动应用提供服务。
- 在增强现实（AR）等应用中，由于AR设备通常计算能力薄弱且功耗大，通过5G网络将数据和计算任务卸载到MEC服务器可以显著克服这些设备的局限性，从而实现更优质的用户体验，这与降低延迟密切相关。
- 边缘计算也采用低延迟网络协议，如5G和网络切片技术，以确保数据的快速传输和实时处理。5G的空口延时可以低于1毫秒。
缓解带宽压力：
- 边缘计算通过在边缘节点上执行数据预处理、筛选和压缩等策略，减少了对云端的依赖，并提升了实时处理能力。这意味着更少的数据需要传输到核心云，从而减轻了核心网络的带宽负担。
- 对于处理大规模数据流的应用，如智能家居中的健康管理场景，边缘节点可以进行本地数据处理，从而减少上传至云端的数据量。
- 在AR服务中，将计算任务卸载到MEC服务器，使得AR设备可以简化为通用的输入/输出设备。这种模式下，无需将所有原始数据传输至远端云服务器，有效降低了对网络带宽的需求。
提升终端设备性能：
- 边缘计算使得终端设备可以摆脱其固有的计算能力和功耗限制。例如，对于计算能力较弱、功耗大的AR设备，MEC平台可以将数据处理中心的功能转移到MEC服务器上，从而简化AR设备并提升其表现。
- Cloudlet具有充足的计算资源，能够满足多个移动用户将计算任务迁移到Cloudlet上执行的需求。这相当于为资源受限的智能终端提供了强大的近端计算能力。
- 边缘计算平台会采用动态资源调度机制，以应对边缘计算中资源受限的问题，确保计算资源的合理分配，并优化负载均衡和能效。在移动边缘计算网络中，还提出了高能效的计算卸载算法，进一步提升终端的性能和能效。
- 通过将云计算技术下沉到邻近移动终端的接入网边缘，Cloudlet可以控制和改进网络带宽、延迟和抖动等不稳定因素，从而提升移动终端的服务质量。
- 在智能家居场景下，边缘计算能够通过运用联邦迁移学习等计算方法，在边缘节点上建立个性化的机器学习模型，并优化以降低开销，从而充分发挥边缘节点的作用，加速智能家居场景的落地。

2. 边缘计算与5G的结合，如何促进了5G新服务和生态系统的发展？

边缘计算与5G网络的结合，极大地促进了5G新服务和生态系统的发展，主要体现在以下几个方面：

有利于催生新的网络服务：移动边缘计算（MEC）作为边缘计算的一种形式，有利于催生新的网络服务。这是因为边缘计算通过将数据处理和存储能力推向网络边缘，大幅降低了延迟，从而使之前因延迟过高而难以实现的服务成为可能。
- 例如，在增强现实（AR）技术中，AR设备通常存在计算能力薄弱、功耗大等缺点。通过5G网络将数据和计算任务卸载到MEC服务器，可以将MEC作为数据处理中心，而AR设备则简化为通用的输入/输出设备，这有效克服了AR设备的局限性，从而实现更优质的用户体验。这种模式极大地推动了AR服务的发展，使其成为可能的新型网络服务。
- 在智能家居领域，边缘计算能应对物联网技术发展带来的网络延时和数据安全问题。通过在边缘节点上进行感知、通信和计算，特别是在用户健康管理场景中，可以运用联邦迁移学习等方法在边缘节点上建立个性化的机器学习模型，并优化以降低开销。这使得智能家居服务能够更加本地化和高效，加速了智能家居场景的落地，催生了更智能、响应更快的家居服务。
- 边缘计算的覆盖范围也包括了多种5G应用场景，如智能交通、智能工业、智慧城市、无人驾驶汽车、应急处置等，这些都是通过边缘云和5G接入网共同实现的。这些场景通常对延迟和带宽有严格要求，边缘计算的部署使得这些复杂且对性能要求极高的服务得以实现。
有利于促进5G新型产业链及网络生态圈的形成：移动边缘计算有利于促进5G新型产业链及网络生态圈的形成。
- 边缘计算的未来发展方向包括与5G和AI的深度融合，以及应用场景的进一步拓展。这种深度融合意味着将诞生更多跨领域的合作与创新，推动5G网络不仅作为通信基础设施，更成为一个承载多元化智能应用的服务平台。
- 在5G网络中，用户面网元（如UPF）的下沉部署是支持边缘计算的重要环节。通过将用户面下沉到网络边缘，可以显著提升用户体验质量，这为新型服务的发展提供了基础支撑。
- 边缘计算在资源管理方面，提出了动态资源调度机制来应对资源限制，确保计算资源的合理分配，并优化负载均衡和能效。这为各种新兴应用在边缘侧的部署和运行提供了可靠的资源保障，从而支持了更广泛的服务类型。
- 此外，边缘计算也涉及隐私保护与网络安全，如数据加密、身份验证和隐私保护策略，以及通过分布式联邦学习训练用户偏好模型来保护用户隐私。这为敏感数据处理的5G新服务提供了必要的安全保障，增强了用户和企业的信任，有助于构建更健全的生态系统。

题目二：边缘计算的架构与关键组成

1. 请描述边缘计算的典型架构设计，并说明其如何与云计算协同工作以优化计算资源分配。

边缘计算的典型架构设计通常是基于云计算和边缘计算协同的混合架构。这种架构将数据处理和存储能力部署在网络的边缘，使其更接近数据源和用户，同时与远程的中心云协同工作。

具体来说，这种架构可以被描述为多层次的：

设备层 (Device Layer)：包括各种智能终端设备，如智能家居设备、AR设备等。
接入层 (Access Layer)：负责设备与网络边缘的连接。
网络层 (Network Layer)：提供基础的网络连接。
边缘层 (Edge Layer)：也被称为边缘云 (Edge Cloud)，部署在靠近接入点、基站、汇聚点或网关的位置。例如，Cloudlet就是一种部署在这些位置的边缘计算系统，它与移动终端通常仅有“一跳”的距离。边缘云是将家居设备与云数据中心、居住者、应用开发者相互连接的桥梁。它包含多种功能模块，如编程接口、自我管理、数据管理、通信协议（支持5G、Wi-Fi、Ethernet、蓝牙、ZigBee等）、命名以及安全与隐私保护等。
云层 (Cloud Layer)：即传统的云数据中心，提供更强大、集中的计算和存储能力。

这种混合架构下，边缘计算与云计算协同工作，共同优化计算资源分配：

分工协作以提高效率：
- 边缘节点主要负责实时数据处理。例如，在智能家居中，边缘节点可以进行本地数据处理，以减少上传到云端的数据量 [先前对话历史]。
- 云端则负责更复杂的数据分析和存储。这种分工能够提高整个系统的响应速度和效率。
优化计算资源分配：
- 针对边缘设备资源有限的问题，文章提出了动态资源调度方法。
- 通过智能调度和负载均衡，可以优化计算资源的分配，从而确保系统的高效运行。
- 结合网络拥塞状况和计算任务需求，还提出了基于移动性管理的边缘资源分配策略，以确保在低能耗的同时满足服务质量要求。
- 此外，在移动边缘计算网络中，还提出了高能效的计算卸载算法，以进一步提升系统能效。

2. Cloudlet（微云）作为一种较成熟的边缘计算系统，其定义和主要特征是什么？它如何实现移动终端与边缘节点的“一跳”距离以有效控制网络延迟？

**Cloudlet（微云）**作为一种较成熟的边缘计算系统，其定义和主要特征以及如何实现移动终端与边缘节点的“一跳”距离以有效控制网络延迟，可以从以下几个方面进行阐述：

Cloudlet的定义和主要特征

定义：
Cloudlet（微云）概念于2009年首次出现。它是一种成熟的边缘计算系统，旨在将移动计算的“端-云”两层架构转变为**“端-边-云”的三层架构** [对话历史]。Cloudlet通常部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点，甚至可以直接运行在智能网联汽车或无人机上 [对话历史]。

主要特征：

可信且资源丰富的主机或机群。
基于虚拟机技术，为移动终端提供服务。Cloudlet通过将与具体应用相关的数据部分从通用部分中抽离出来，形成VM Overlay与Base VM。其中，通用数据部分称为Base VM，与具体应用相关的数据部分称为VM Overlay，而对应的客户端软件镜像部分称为Launch VM。
与移动终端通常仅有“一跳”的距离。
支持**虚拟机合成（VM Synthesis）**过程，即将Base VM与VM Overlay合成为Launch VM的过程。这个过程是使用与不同应用程序对应的Overlay VM配置Cloudlet的过程。
它作为连接智能家居设备与云数据中心、居住者和应用开发者的桥梁 [对话历史]。Cloudlet包含了多种功能模块，如编程接口、自我管理、数据管理、通信协议（支持5G、Wi-Fi、Ethernet、蓝牙、ZigBee等）、命名以及安全与隐私保护等 [对话历史]。
Cloudlet如何实现“一跳”距离以有效控制网络延迟

Cloudlet通过其独特的部署方式和工作原理，实现了与移动终端的“一跳”距离，从而有效控制网络延迟：

部署位置的近端化：Cloudlet被部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点 [对话历史]。这种物理上的近端化部署，使得移动终端与Cloudlet之间的距离通常只有“一跳” [对话历史, 4]。相较于将数据发送至远端的中心云进行处理，这种“一跳”的距离大大缩短了数据传输路径。
减少网络传输延时：由于数据处理和存储发生在网络边缘，而不是遥远的云端，这有效控制了网络延时 [对话历史]。例如，5G网络本身的空口延时可以低于1毫秒 [对话历史]，与边缘计算的结合进一步保证了低延迟。
计算任务的本地卸载：Cloudlet具有充足的计算资源，能够满足多个移动用户将计算任务迁移到Cloudlet上执行的需求 [对话历史]。这意味着计算可以更接近数据源进行，减少了往返核心网络的延迟。在增强现实（AR）等对延时敏感的应用中，AR设备可以将数据和计算任务卸载到MEC服务器（Cloudlet作为MEC系统的一种实现），从而克服设备自身的计算能力和功耗局限，实现更优质的用户体验，这与降低延迟密切相关 [对话历史]。
优化网络不稳定因素：通过将云计算技术下沉到邻近移动终端的接入网边缘，Cloudlet可以控制和改进网络带宽、延迟和抖动等不稳定因素 [对话历史]。
资源调度与能效优化：通过采用动态资源调度机制，可以优化计算资源的分配并确保负载均衡和能效 [对话历史]。针对移动边缘计算网络，还提出了高能效的计算卸载算法，这些方法也间接有助于降低延迟，因为高效的资源利用能加快任务处理。仿真结果也验证了像EMM（Energy-Aware Mobility Management）这样的方法在降低延迟方面的有效性。

题目三：边缘计算面临的挑战与解决方案

1. 边缘计算在发展过程中面临哪些主要的技术挑战？请至少列举三点。

资源受限与高效管理：边缘设备通常具有计算能力薄弱、功耗大等特点，且其资源有限，包括计算、存储和网络带宽等 [对话历史, 1]。如何在这些受限的边缘设备上高效地执行复杂的计算任务是一个重大挑战。这需要设计和实现动态资源调度方法和负载均衡机制，以优化计算资源分配，确保系统的高效运行 [对话历史, 1]。例如，针对移动边缘计算网络，需要开发高能效的计算卸载算法来提升系统能效，应对资源限制 [对话历史, 4]。
网络延迟与不稳定因素控制：尽管边缘计算旨在通过将数据处理推向网络边缘来降低延迟，但如何持续优化和控制在复杂多变的网络环境中的延迟，以及应对网络带宽、延迟和抖动等不稳定因素仍然是挑战 [对话历史]。尤其是在5G等低延迟网络协议环境下，如何确保数据能够快速传输和实时处理，并结合网络切片技术等，是边缘计算平台设计需要攻克的难题。例如，在增强现实（AR）等对延时敏感的应用中，AR设备需要将计算任务卸载到MEC服务器，确保超低延迟以实现优质用户体验，这需要精密的网络协同和优化 [对话历史]。
安全与隐私保护：将计算和数据处理下沉到网络边缘，意味着数据更接近数据源和用户，这给安全和隐私保护带来了新的复杂性 [对话历史, 1]。边缘计算环境中存在多层面的安全威胁，包括：
- 隐私泄露：如数据库被破解、数据被篡改伪造或非法利用。
- 网络安全威胁：例如DoS/DDoS攻击、伪造基站、利用通信协议漏洞进行攻击、信息窃听、篡改伪造信息以及电磁干扰信号影响无线通信系统等。
- 节点安全威胁：包括物理攻击（如捕获、盗窃或移动节点）、插入伪造节点、功耗攻击导致节点失效、以及植入病毒迫使节点参与DoS/DDoS攻击等。
  为了解决这些问题，需要提出基于加密、身份认证等技术的安全防护方案，以及灵活的访问控制和权限管理机制，并通过如区块链等技术提供数据永久保存及防篡改特性和去中心化的信任机制，从而提高系统的网络安全性、数据完整性和计算有效性。

2. 在数据隐私保护方面，边缘计算面临哪些具体的挑战？为了解决这些挑战，来源中提到了哪些隐私保护策略或方案？请至少举例说明两种。

在数据隐私保护方面，边缘计算面临多项具体的挑战，为了解决这些挑战，来源中提到了多种隐私保护策略或方案。

边缘计算面临的数据隐私保护挑战：
边缘计算环境中，隐私泄露是一个显著的威胁，具体表现为：

数据库可能被破解，导致敏感数据泄露。
数据可能被篡改伪造或非法利用。
在边缘设备分散且可能无人监管的情况下，存在物理攻击（如捕获、盗窃或移动节点）、插入伪造节点提供错误感知数据、功耗攻击导致节点失效，以及植入病毒迫使节点参与DoS/DDoS攻击等节点安全威胁，这些都可能间接影响数据隐私和完整性。
网络安全威胁也涉及隐私，例如通过无线信道进行信息窃听、篡改或伪造发送的信息，以及利用通信协议漏洞进行攻击等。

为解决这些挑战，来源中提到的隐私保护策略或方案：

基于加密、身份认证等技术的安全防护方案以及灵活的访问控制和权限管理机制：
- 来源指出，为了保护边缘设备中的数据隐私并确保边缘计算环境的安全性，需要提出基于加密、身份认证等技术的安全防护方案。
- 此外，可以通过用户到角色和角色到对象的权限映射机制提供灵活的访问控制和权限管理，以增强安全性。这有助于限制未经授权的用户访问敏感数据或功能，从而保护数据隐私。
区块链技术提供的数据永久保存及防篡改特性和去中心化信任机制：
- 区块链作为大规模分布式去中心化系统，通过哈希链及共识算法，提供了数据永久保存及防篡改特性。
- 这一特性可以有效地辅助解决边缘计算环境中各类安全问题，提高网络安全性、数据完整性和计算有效性。
- 例如，区块链的去中心化特性意味着没有单一的中心实体可以控制所有数据，降低了单点故障和中心化攻击导致隐私泄露的风险。
隐私感知的服务放置和联邦学习：
- 针对移动边缘计算（MEC）中的服务放置问题，来源提出了隐私感知的服务放置方案。
- 该方案将隐私感知服务放置问题建模为0-1问题，综合考虑了边缘云有限的计算、存储和通信资源，以及服务需求和用户隐私。
- 为了保护用户隐私，该方案利用分布式联邦学习训练用户对服务的偏好模型，允许移动用户在本地训练模型并仅上传参数，从而在获取偏好模型的同时保护用户隐私。这意味着原始敏感数据不会离开用户设备，避免了数据集中化带来的隐私风险。

这些策略和方案共同作用，旨在提升边缘计算环境下的数据隐私保护水平，应对从数据泄露到物理攻击等多元化的安全和隐私挑战。

题目四：边缘计算在智能终端应用场景中的作用

1. 增强现实（AR）设备在计算能力和功耗方面存在哪些局限性？边缘计算（MEC）如何借助5G网络克服这些局限性，从而提升AR服务体验？

增强现实（AR）设备在计算能力和功耗方面存在以下局限性：

计算能力薄弱：当前的AR设备通常存在计算能力薄弱的问题。
功耗大：同时，这些设备也面临着功耗大的挑战。

为了克服这些局限性并提升AR服务体验，边缘计算（MEC）如何借助5G网络发挥作用，具体如下：

计算任务卸载：移动边缘计算（MEC）被视为一项关键技术，能够解决AR设备的上述问题。MEC通过将数据和计算任务从AR设备卸载至MEC服务器来实现这一目标 [11, 13, 对话历史]。
5G网络支持：这一卸载过程借助第五代移动通信技术（5G）网络的低延迟和高带宽特性。5G网络本身的空口延时可以低于1毫秒，这与边缘计算的结合进一步保证了超低延迟，对于对延时敏感的AR应用至关重要 [对话历史]。
MEC作为数据处理中心：在MEC平台上，MEC服务器被用作数据处理中心，而AR设备则可以简化为通用的输入/输出设备。这意味着AR设备不再需要强大的本地计算能力，而是可以专注于数据输入（如摄像头捕捉环境信息）和输出（如显示增强内容）。
提升用户体验和整体性能：通过这种方式，MEC克服了AR设备的局限性，从而实现了更优质的用户体验 [11, 13, 对话历史]。与本地计算和传统的云计算相比，基于情境感知的5G网络AR服务MEC平台在存储、计算能力、设备性能及通信性能等方面均展现出显著优势，为AR服务的发展提供了有效的解决方案。

2. 在智能家居场景中，智能家庭网关扮演着怎样的角色？它如何利用边缘计算实现对家庭网络的管理、服务分发以及安全与隐私保护功能？

在智能家居场景中，智能家庭网关扮演着连接、管理和处理数据的核心边缘节点角色。它作为智能家居设备与云数据中心、居住者和应用开发者之间的桥梁。

智能家庭网关利用边缘计算实现对家庭网络的管理、服务分发以及安全与隐私保护功能：

家庭网络管理：
- 智能家庭网关作为边缘节点，部署在用户设备到核心云的传输路径上，能够靠近物联网感知与执行设备。
- 它支持多种通信协议，包括5G、Wi-Fi、Ethernet、蓝牙、ZigBee等，能够管理不同类型的智能家居设备之间的连接和通信。
- 通过融合设计感知与通信信号，智能家庭网关可以提升频谱利用效率，优化家庭网络的通信性能。
- 边缘计算将数据处理推向网络边缘，有助于控制和改进网络带宽、延迟和抖动等不稳定因素。
服务分发：
- 边缘计算的引入使得家庭网关具有充足的计算能力，能够满足智能家居设备将计算任务迁移到其上执行的需求。它能够部署并运行多个应用程序，实现应用和服务的本地化处理。
- 针对边缘设备资源有限的问题，网关可以采用动态资源调度方法和负载均衡机制，以优化计算资源分配，确保系统的高效运行。
- 在计算层面，智能家庭网关能够运用联邦迁移学习来建立个性化的机器学习模型，并在优化过程中降低计算和通信开销。这意味着个性化服务（例如健康管理应用）可以在本地进行模型训练和分发，提升响应速度和用户体验。
安全与隐私保护：
- 安全与隐私保护是边缘云逻辑结构中的一个关键功能模块。
- 智能家庭网关通过采用基于加密、身份认证等技术的安全防护方案来保护边缘设备中的数据隐私和环境安全。
- 它还可以通过用户到角色和角色到对象的权限映射机制，提供灵活的访问控制和权限管理，限制未经授权的访问。
- 为应对数据篡改和隐私泄露等挑战，可以将区块链技术与边缘计算融合。区块链的数据永久保存及防篡改特性以及去中心化的信任机制，可以提高存储在边缘服务器中的数据的可靠性和安全性。
- 此外，联邦学习是一种重要的隐私保护策略。它允许移动用户在本地训练模型，并仅上传模型参数而非原始敏感数据。这样，即使在获取用户对服务的偏好模型时，也能保护用户隐私。

题目五：边缘计算中的能效管理与移动性

1. 在移动边缘计算中，“能源感知的移动性管理”（EMM）算法的目的是什么？它如何通过动态调整设备与边缘计算节点之间的连接来减少能量消耗？

在移动边缘计算（MEC）中，“能源感知的移动性管理”（EMM）算法的目的是减少不必要的能量消耗并提高网络效率。

EMM 算法通过以下方式动态调整设备与边缘计算节点之间的连接来减少能量消耗：

动态调整连接策略：EMM 算法会动态调整设备与边缘计算节点之间的连接，其决策依据是用户设备的能量状态和网络负载。这意味着它不会简单地维持连接，而是根据当前设备的电量情况和网络拥堵状况来智能地进行调整。
优化移动性管理策略：在高密度用户和边缘计算环境下，EMM 提出了一种优化的移动性管理策略，以减少能量消耗并提高网络效率。这种策略考虑了移动设备和基站之间的动态关系。
结合移动性预测：EMM 算法设计了一种移动性预测模型，根据设备的移动轨迹和历史数据来预判用户的移动行为。通过预测用户将要移动到哪个区域，系统可以提前优化边缘计算节点的资源调度和接入策略，从而避免不必要的连接建立或维护，进一步降低能耗。
边缘资源分配策略：EMM 结合网络拥塞状况和计算任务需求，提出了基于移动性管理的边缘资源分配策略，旨在确保在满足服务质量要求的同时实现低能耗。这意味着它会权衡计算任务的卸载需求与能量消耗，智能地分配边缘资源。

通过上述机制，EMM 算法能够有效地在满足用户能耗约束的同时实现接近最优的延迟性能，并减少能量消耗。

2.边缘计算与人工智能（AI）的融合是重要的发展趋势。请解释这种融合的概念及发展背景，并说明通过在边缘设备上部署AI模型，可以为智能终端带来哪些优势

边缘计算与人工智能（AI）的融合是一个重要的发展趋势，它带来了显著的优势，特别是在智能终端的应用方面。

融合概念与发展背景
边缘计算与人工智能的融合，核心在于将AI模型部署到边缘设备上，使得智能终端能够实时处理和分析本地数据，并快速做出决策，从而提升应用的响应能力和智能化水平。

这种融合的发展背景主要得益于以下几个关键因素：

5G技术的推进：5G网络具备高速率和低延迟的特性，这使得边缘计算能够在更广泛的场景中得到应用，为AI模型在边缘侧的部署提供了强大的网络支撑。
物联网（IoT）的快速发展：随着物联网设备的普及，传统云计算架构难以满足这些设备对计算能力和低延迟数据处理的需求。因此，边缘计算成为一种理想的解决方案，能够处理大量的物联网数据。
AI算法的进步：深度学习、卷积神经网络（CNN）等AI技术的不断发展，使得越来越多的AI模型能够被优化并在资源受限的边缘设备上高效运行。

智能终端部署AI模型的优势
通过在边缘设备上部署AI模型，智能终端可以获得多方面的显著优势：

低延迟和高响应：AI应用在智能终端本地通过边缘计算进行部署，能够减少数据传输到云端所产生的延迟，从而实现对用户需求的实时响应。
增强的隐私保护：由于数据处理直接在本地的边缘设备上进行，避免了用户敏感数据传输到远程云端的风险，从而显著提升了数据安全性与用户隐私保护水平。
带宽节省：边缘AI减少了将海量数据传输到云端进行处理的需求，从而节省了大量的网络带宽。例如，智能音响可以在本地完成语音识别和处理，而不是每次都将语音数据上传到云端。

此外，边缘计算加强智能终端AI性能的实际案例包括：