边缘计算和边缘AI的概念

边缘计算（Edge Computing）是指在数据产生的地方，靠近数据源头的边缘设备上进行数据处理和分析的一种计算模式。边缘计算的目标是减少数据的传输延迟和网络拥塞，提高系统的响应速度和效率。边缘计算将计算资源和数据存储从云端向网络边缘移动，使得计算能力可以更加接近数据源头，从而为物联网、工业自动化、智能交通等应用场景提供更加高效的计算支持。

边缘AI（Edge AI）是边缘计算与人工智能的结合，指在边缘设备上进行人工智能算法处理和决策的一种技术。边缘AI可以在边缘设备上进行实时的感知、判断、决策和控制，降低对云端资源的依赖，提高响应速度，增强系统的实时性和隐私保护。边缘AI的应用场景包括智能摄像头、智能家居、自动驾驶、智能制造等。

边缘计算和边缘AI的区别

边缘计算和边缘AI在概念上有一定的重叠，但是两者的重点和侧重点略有不同。

边缘计算更注重于将计算资源和数据存储从云端向网络边缘移动，提高系统的响应速度和效率。其关注点主要在于解决传统云计算架构下数据传输延迟和网络拥塞的问题，提供更加高效的计算支持。边缘计算更注重于架构和基础设施的优化，为各种垂直领域的应用场景提供计算能力。

边缘AI则更加关注在边缘设备上进行人工智能算法处理和决策的能力，注重在边缘设备上实现智能感知、判断和决策，降低对云端资源的依赖，提高响应速度，增强系统的实时性和隐私保护。边缘AI关注的是在边缘设备上进行智能计算的应用场景和技术实现。

可以说，边缘计算是边缘AI的基础，而边缘AI则是边缘计算的进一步延伸和升华。