人工智能（AI）的發展在過去十年中取得了驚人的飛躍。數據可用性、計算能力的提高，以及機器學習技術和專用AI硬件的進步，已將我們帶入快車道，邁向一個在各個方面都由AI塑造的社會。計算形式也逐漸從集中式單體計算，演進到分布式網聯計算，并朝著異構、協同、全面泛在智能計算演進。基于數據隱私增強、低延遲通信等獨特優勢，面向未來泛在智能的云邊端協同聯邦學習已被提出并應用于云邊端協同場景，如智慧城市、智慧醫療等，成為了當前最受工業界和學術界關注的AI研究方向之一。
近年來，人工智能的應用場合已經從過往的依賴超級計算機轉移到邊緣計算，這不僅得益于算法的巨大改進，而且得益于邊緣計算算力的巨大進步和分布式計算框架的形成。這里，筆者就人工智能的工業應用前景以及工業人工智能在邊緣計算中的應用做一定的擴展。
從共享單車到自動駕駛，從智能家居到無人商店，我們已從“人聯網”時代全面進入“物聯網”時代。在萬物智能互聯的新時代，數據量成指數級爆炸，不僅需要云端的大數據分析以轉化為洞察，在邊緣對于提取分析數據也有著更高的要求，應運而生的邊緣計算將在整個物聯網的發展中發揮關鍵性作用。
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