从商业运营模式到工作生活方式，智能物联网技术正深刻改变着人类社会。要让物联网拥有无处不在的智能，就必须充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等能力，通过资源共享机制和协同服务架构来有效提升生产效率或用户体验，这就是雾计算技术。
然而AI、云计算，以及区块链目前都存在一些瓶颈。AI必须有大数据的支撑；云计算在大量数据通过网络移动时容易产生大量的安全漏洞，并产生网络延迟；区块链技术目前应用范围狭窄，落地应用较难。云高高在上，雾比云更贴近地面。与大家耳熟能详的云计算技术相比，雾计算是对有限的本地物联网数据实施分布式、实时性的智能处理和决策，其主要优势是更短的服务响应时间、更强的本地化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构以及更快更精准的分析、决策和控制机制。而云计算是对海量的全局物联网数据实施集中式、系统性的全面分析和理解，两种计算技术各有所长，互为补充，协作共赢。
可以预见，随着雾计算技术的不断发展成熟和普及应用，智能物联网将越来越便捷、越来越真实地借鉴和映射人类社会的组织架构和决策机制，从而能用更自然和更熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。
雾计算更具成本效益
对于初创公司来说，控制成本是最重要的事项。对于人工智能初创公司来说，这可能是非常困难的，因为要运行深入学习计算机算法所需的高计算资源。在通常情况下，计算资源是人工智能初创公司预算中最高的成本。
因此，雾计算为这些初创企业提供了一种经济高效的替代方案，可以从亚马逊和微软等云提供商巨头那里获得更多资源。粗略的估计表明，雾计算基础设施的成本要比基于云计算的解决方案(AWS，Azure等)的成本低几倍。
雾计算是灵活的和可扩展的，也可能是可靠的
对于人工智能初创公司来说，在SaaS解决方案需求突然增加时，灵活性和可扩展性至关重要。如果客户的营销活动将很多顾客带到他们的商店或餐厅，使用相应的面部识别软件，就会发生这种情况。这种情况也会发生在聚会、音乐会和体育赛事上，其中被识别的脸部数量增加了10倍，100倍甚至1000倍。这种应用的剧增将技术基础设施的能力推向了极限。
雾计算与云计算一样，为人工智能初创公司的运营提供了极大的可扩展性。但是，为了确保这一点，分散式网络必须安装一个软件，允许每个网络参与者接收任务，并将结果发送回去。该软件还必须能够检测每个节点上安装的硬件和性能。这样做可以让创业公司恰当地构建自己的IT基础设施，以满足其需求，就像在传统的云计算模式下一样。
为了进一步防止出现服务故障，人工智能初创公司可以选择使用混合分布式计算环境，其中一部分仍然是集中式的。分布式部分可以用于耗费资源的任务，而集中部分用于协调节点以控制分布式网络的工作，并根据需要通过连接和断开其他资源来平衡负载。
目前，在雾计算环境之上没有简单的支付和计费系统，然而，使用加密货币向分布式网络支付费用是未来三年可能实施的解决方案。一旦解决了这些问题，雾计算带来的诸多好处将为实施机器学习和神经网络等资源密集型任务的人工智能初创公司敞开大门。
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