图1：在至少一个业务职能中使用人工智能的组织比例在2024年上升至78%，而2023年为55%。
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截至2024年，全球78%的组织报告在至 少一个业务职能中使用人工智能，比202 地方的范例。通过减少数据与决策之间的 3年增长了超过55%。这种快速上升凸显 距离，边缘计算减少了延迟，节省了带宽 并实现了更快速、更智能的响应。在云 。紧随这一采用浪潮的是生成式人工智 计算时代之后，边缘计算将重新定义数字 系统如何与物理世界互动[1]。这构成了 能（GenA）使用的激增，目前大约70% 边缘智能的基础，边缘智能结合了人工智 能和边缘计算。 nAI，而一年前这一比例仅为33%[3]。 智能模型直接部署在本地边缘设备上，如 传感器或物联网（IoT）设备，这使得实 时数据处理和分析成为可能，而无需持续 依赖云基础设施。边缘人工智能的核心是 将边缘计算和人工智能结合，以便在连接 的边缘设备上直接执行机器学习任务。边 缘计算是一种分布式计算框架，它将企业 应用程序更靠近数据源，如物联网设备或 本地边缘服务器。 需求，特别是在人工智能就绪的数据中 心。预计在2023年至2030年间，这一需 的商业利益，包括更快的洞察、改善的
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