随着大語言模型的迅猛發展，随着ChatGPT的火爆，人們慢慢發現大模型能幹什麼事情，但是受制于中央計算雲計算的一些困難，好多人把目光轉到了邊緣計算，邊緣計算的理想狀态就是說，人拿着一個手機或者一個APP，就可以當成一個邊緣計算裝置，或者面對智能人形機器人，具身機器人進行邊緣計算，然後和中央計算進行互動，就好比白天邊緣計算，晚上中央互動，這個其實有點像聯邦學習的，跟聯邦學習還有一定的聯系，但所不同的是這個是不斷的互相傳輸，是正向反向的聯邦學習。
這個方式，也是未來大模型和邊緣計算終端進行連接配接的一個非常棒的方式，那其實這一個方面是硬體方面的準備，另一個方面就是邊緣計算的算法方面的準備。
邊緣計算是一種分布式計算模式，旨在将計算資源和資料處理功能從中心化的雲計算中心轉移到接近資料源頭的邊緣裝置上，以提高資料處理的效率和實時性。在邊緣計算中，資料可以在裝置、傳感器、智能終端等邊緣裝置上進行處理和分析，而不是将其全部發送到雲端進行處理。這樣可以降低資料傳輸延遲和網絡擁塞，并提高資料隐私和安全性。随着大模型和邊緣計算的不斷發展，未來可能會出現一種新型的智能應用模式，即通過邊緣計算将大模型的計算和資料處理任務配置設定給智能終端或邊緣伺服器進行處理，以實作更高效和實時的智能應用。這種智能應用模式将具有更高的自主性和分布式特點，可以更好地适應各種複雜的應用場景。
在硬體方面，為了實作邊緣計算的高效性和實時性，需要開發更加先進的晶片和傳感器等硬體裝置。這些硬體裝置需要具備高性能、低功耗、低成本的特點，并能夠在各種複雜環境下穩定運作。此外，還需要研究更加高效的算法和資料處理技術，以在邊緣裝置上實作更快速的資料處理和分析任務。
在算法方面，邊緣計算需要研究和應用更加智能化的算法和技術，例如人工智能、機器學習、深度學習等。這些算法和技術可以幫助邊緣裝置更好地處理和分析資料，以實作更高效和智能的應用。
随着大語言大模型和邊緣計算技術的不斷發展，未來智能應用将更加注重高效、自主、實時的特點。通過不斷研究和應用新的硬體和算法技術，可以更好地推動邊緣計算技術的發展和應用，為未來的智能應用帶來更加廣闊的發展前景。#内算與人工智能#
