本文探讨了新兴的边缘计算范式和人工智能应用之间的交叉，提出了边缘智能的新概念，并从广泛的视角阐述了核心概念和研究规划，为未来的边缘智能研究提供了必要的背景。

Sep, 2019

该论文介绍了边缘智能和智能边缘的应用场景，实现方法和相互融合的挑战和未来趋势。通过整合通信，网络和深度学习领域的信息，促进了边缘智能和智能边缘的融合。

Jul, 2019

本文探讨了物联网、边缘计算、5G 移动通信、人工智能 / 机器学习等技术在支持实时应用和满足复杂多样化的应用需求方面的潜力和挑战。

Dec, 2020

本文提出了一种名为 DEI 的新型计算视觉，它融合了深度学习、人工智能、云计算、边缘计算、5G/6G 网络、物联网和微服务等技术，旨在为每个人和组织提供可靠和安全的智能服务。文章详细阐述了 DEI 的愿景、系统架构、关键层面和特点，并揭示了与之相关的关键技术和研究挑战。

Oct, 2022

本文综述了近期在人工智能边缘计算系统中与解决通信挑战相关的技术，着重介绍了从算法和系统两个方面提高在网络边缘的训练与推理的通信效率的方法，并突出了未来研究方向。

Feb, 2020

本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术，为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案，并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。

Nov, 2021

人工智能（AI）技术已成为众多行业的关键驱动力，包括消费电子、医疗保健和制造业，主要得益于过去十年间的复苏。AI 的变革力量主要来自于深度神经网络（DNN）的应用，其需要大量的训练数据和大量的计算资源进行处理。然而，由于与云通信相关的潜在延迟问题，深度学习（DL）工作流越来越多地过渡到靠近终端用户设备（EUDs）的无线边缘网络上。这种转变旨在支持对延迟敏感的应用，并催生了边缘 AI 的新范式，这将在即将到来的 6G 网络中支持无处不在的 AI 应用。尽管具有潜力，但边缘 AI 面临重大挑战，主要是由于无线边缘网络的资源限制和 DL 的资源密集性之间的矛盾。为确保性能既最佳又可持续，这需要对边缘 AI 采取注重能源的方法。因此，本文提供了关于绿色边缘 AI 的现代综述。我们首先分析了边缘 AI 系统的主要能源消耗组成部分，以确定绿色边缘 AI 的基本设计原则。在这些原则的指导下，我们进一步探讨了边缘 AI 系统中三个关键任务的能效设计方法，包括训练数据获取、边缘训练和边缘推理。最后，我们强调了进一步增强边缘 AI 能效的潜在未来研究方向。

Dec, 2023

本文探讨了边缘机器学习的关键构建块，神经网络架构的不同分裂及其内在的权衡，以及来自广泛数学学科的理论和技术促进因素，最终呈现了几个关于各种高风险应用的案例研究，展示了边缘机器学习在发挥 5G 及其以后的全部潜力方面的有效性。

Dec, 2018

本文系统地回顾了云计算和边缘计算两种 AI 模型，并首次建立了云边协同建模的协作学习机制，最后讨论了该领域的前景和挑战。

Nov, 2021

数字能源互联网（IoE）的数字领域即将在集成边缘人工智能（AI）的帮助下发生革命性转变。本综述详细阐述了边缘 AI 对重塑 IoE 生态系统的承诺和潜力。通过精心策划的研究方法，文章深入探讨了专门为 IoE 量身定制的众多边缘 AI 技术。从降低延迟和实时分析到信息安全、可扩展性和成本效益等关键方面的众多好处，凸显了边缘 AI 在现代 IoE 框架中的不可或缺性。随着叙述的深入，读者将了解到实际应用和技术，重点关注设备上的计算、安全的私有推理方法以及边缘 AI 训练的前沿范式。随后进行了一项关键分析，探讨了目前面临的挑战，包括安全问题、计算难题和标准化问题。然而，随着技术的不断拓展，综述以展望未来的观点告终，设想了 5G 网络、联邦边缘 AI、深度强化学习等未来的共生关系，描绘了未来所展示的生动画面。对于在 IoE 和 AI 领域投入的任何人来说，本综述既提供了基础知识，又以一种有远见的眼光，将现实与未来的可能性联系起来。

Nov, 2023