百富S58客服电话是什么？

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不过，朝着强智能边缘的演进并非一帆风顺。

宋继强解释说，“能力比较强的边缘会面临一些问题，因为之前经历过用定制的硬件系统去支持一些应用，未来会碰到升级难、成本高等问题。现在大家希望能把云端的一些能力，或涉及虚拟化以及云原生的东西直接下沉到边缘，这也是现在做较强边缘计算的办法。这种办法在支持一些对于延迟不太高的应用场景时有足够的能力，但如果想支持一些硬的要求，比如AI的功能要求非常强，那就需要定制。因为现在很多云原生是支持互联网服务，没有那么高的延时要求，它的QoS保证没有那么高，但是其他一些领域有很强的实时要求、数据吞吐量要求，要高通量、高可靠，还需要有一定的分布连接，这些地方就需要定制。”

打破误解 机器人所需智能化程度并不低

有观点认为，在整个边缘计算场景当中，机器人需要的智能化程度是远低于智能驾驶的。对此，宋继强表示，其实机器人需要的智能化程度不低，具体要取决于使用场景。如果是工业机器人，其工作环境很结构化、很受控，确实会相对较低，但如果是放在开放环境的服务机器人，它对智能化的要求就比较高。

他谈到，业界一些专家认为自动驾驶也是一种机器人。自动驾驶会更可控，因为它的操作少，比如控制加速、减速、转向、刹车等。自动驾驶的传感器可以布得很多，检测场景主要是路况和其他跟交通相关的场景，但如果考虑在服务场景的这些机器人，它首先面对的是千变万化的环境，是对于很多变化场景的感知能力，这个要求还是很高的。比如在家里，虽然家里的物品摆放比较固定，但是窗帘会开和关，沙发上面可能会放一些衣服，还有一些其他的物件会被移动，这些都是属于开放环境当中的场景的感知，这个是很难的。

其次机器人需要持续的学习能力。这个能力对于未来服务机器人，特别是要进入到家庭，比如照顾独居老人的服务机器人，是非常重要的。因为必须要靠机器人的自主学习能力，通过一些时间掌握使用者的习惯和喜好。这个自主学习能力是要开发出来的，但是学的东西如何储存、如何迭代优化，就要靠边缘计算去支撑。机器人本体上是不能支撑那么多数据存储的，日积月累知识库也会越来越大。