云之变4：想成为AIoT幕后老板的云( 五 )_大家可能会发现

这里可以用几个例子，来分析一下云到底将为AIoT提供什么：

1、大型AI任务的处理能力与更新能力

对于大部分企业来说， AI训练和重型AI任务的推理，如何放在本地进行将会是巨大的算力成本。理想的AI任务处理流程，是云侧训练、端侧部署，数据回传后再到云侧进行跟进训练。这个过程也意味着企业可以基于公有云，随时更新产业中需要的AI模型。云计算将成为产业互联网的协同工具。这个能力，是在非云化的封闭环境中很难完成的。

2、大规模的数据处理能力

企业AIoT体系，其实是建立在数据学习、数据存储与数据应用的循环体系上。而这意味着企业用户要实时调用和存进大量的数据。其高同步要求，让数据很难完全在本地侧处理。本地预处理搭配云端深度处理与存储，是相对合理的解决方案。

3、公有云体系的工具融合作用

在企业深度应用AI设备时，面临的可能不是某些能力的长时间应用，而是大量AI相关软硬件的协同兼容。这里有个问题，就是企业用户需要保持与工具链的高度同步，以便随时保持AI技术下的产业竞争力。将工具链与场景融会贯通，也需要在云端完成来触发更高效率。