科沃斯连发四款商用机器人，发力机器人4.0时代

另外，数据来自于设备或者是边缘本身，就需要在那里做一些实时快速地处理，云端的网络带宽不足以支撑它，而且延时过长。这就要求把很多云端的能力下沉到边缘。根据延时的要求和数据处理量的要求，就会在不同的边缘位置进行部署。

不论边缘计算是云的边缘，还是网络的边缘，或是设备的边缘，最终的共同的目的都是为了把智能计算部署在最符合它带宽需求和延时需求的位置，让性价比达到最高。

关于边缘，宋继强还提到，目前边缘计算最大的特点就是各个不同领域有不同的需求，不同边缘的位置还需要根据不同应用领域去选定。所以现在最有实效的方法就是分而治之，根据不同领域做相适配的最优方案。

对于机器人而言，它在移动能力、场景感知能力和交互能力方面的需求大部分是相似的，它的差别在于不同领域场景复杂度是不一样的，有一些是很大的场景，比如数万平方米的商场，有一些是小的场景，比如说****的营业厅只有百平米左右，未来可能还会有居家服务，老人看护等场景。

这些场景不尽相同，但它们的需求却集中在几大类共通点算法上，这几类算法，可以放在机器人终端上做，也可以放在比它能力更强但是靠近它的边缘上做。这就会涉及到一些原来只是在机器人本体上做的一些功能模块要迁移到边缘计算，如何迁移才可以做到比较无缝且有效呢？这就需要打造的统一的基础架构。

（编辑：555手机网）

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