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　　在“边缘”或更接近传感器处完成的计算是IIoT架构中的新趋势。
起草人工智能和智能硬件的创新，a16z的Peter Levine预计会结束AV，无人机和高级物联网对象的云计算。
未来工厂的连接机器应该没有什么不同。
像Saguna Networks这样的公司(http://www.maoyihang.com/company/)专注于边缘计算（接近收集点），而Foghorn Systems则进行雾化计算。这两种方法都允许关键任务设备(http://www.maoyihang.com/sell/l_4/)能在安全的环境下运行，而不会将所有数据传输到云端，这一过程可以节省大量带宽。

在不久的将来，人工智能和硬件的进步，将使我们所知道的物联网几乎*立于集中式云。
这很重要，因为从短期来看，这意味着农村工厂不需要发送10,000条机器信息来传递“我很好”这类繁琐信息，耗费掉昂贵的宽带和计算费用。相反，他们可以将异常情况发送到中央服务(http://www.maoyihang.com/sell/l_11/)器，并且主要处理本地的决策。
此外，云计算延迟在制造方面存在严重缺陷。诸如连接工厂之类的关键任务系统无法承受向异地云数据库发送数据包的延迟。
从长远来看，边缘计算为自主工厂奠定了基础。支撑边缘的AI软件，将成为允许工厂机器*立做出决策的基础设施。
总而言之，在网络边缘利用更多计算的设备，将会迎来新的、分散的工厂设备浪潮。