时下，人工智能、机器人自动化、拓展现实以及各种互联设备……智能似乎已无处不在。当企业纷纷追逐于这些新一代智能技术的同时，也面临着巨大的基础设施压力。

整合边缘技术与云端能力

预测表明，到2020年，智能传感器和其他物联网设备将至少产生507.5ZB的数据量。显然，如果还需要通过远程数据传输来完成如此繁重的计算，便无法跟上智能的响应速度。为充分释放实时智能的无限潜能，企业需要懂得取舍，将数据交互、生成和决策通过本地设备实现，更多地利用边缘计算来提升处理效率。

得益于更先进的边缘分析和数据的实时利用，到2025年，企业丢弃的数据量有可能会比存储量多100倍。

虽然这将减轻云端负荷，但云仍将继续在企业基础架构中发挥关键作用。因为，中间设备和边缘设备可以通过本地数据处理来实现即时操作，但云所能提供的是更为强大的“元数据洞见”，它可随时间的推移不断改进系统，并充分利用两方面的优势重塑新业务。

在设计系统时，若想充分利用基于智能设备的即时洞见和来源于云端的元数据洞见这两大力量，就需要围绕内存进行全盘考虑。企业应将数据资产明确区分为——必须加以保存的重要部分，及可因决策变动而随时删除的部分。经过标记、回传到云端的数据资产应具备明确的保留必要性，例如收集大量历史数据以完善决策；同时，仅用于在边缘进行短暂决策的数据则可抛弃。由此，企业应当找寻适用自身的独特方法，在云端和边缘两处、以及之间的任何地方平衡处理任务。

边缘计算的加速应用将进一步推动万物互联的智能社会成熟发展。根据Gartner预测，未来5-10年物联网将会进入一个应用爆发期，边缘计算也将进一步渗透到各类定制硬件中。

为了充分释放人工智能、机器人自动化以及其他革命性技术的巨大潜力，企业应当聚焦于整个业务战略和运营的数字化转型，从服务设计、基础设施重构、硬件定制等各个关键领域做出新的判断，终打造真正让万物互联的智能环境。