边缘人工智能可以通过在设备上本地处理数据，显著增强远程诊断，而不是依赖集中式系统或云服务。这种本地化处理有助于快速分析数据并做出决策，这在实时诊断问题时至关重要。对于开发人员而言，这意味着在连接有限的环境中，应用程序仍然可以保持响应。例如，

边缘人工智能解决方案通过在数据生成地点附近处理数据，提高了网络效率，减少了将大量数据发送到集中服务器的需求。通过在设备或本地服务器上执行数据分析和决策——通常被称为“边缘”——这些解决方案最小化了延迟并降低了带宽使用。这对于需要实时响应的应

“大数据技术目前正朝着更高的可及性、实时处理和与人工智能（AI）和机器学习（ML）更好集成的方向发展。一个关键方向是开发用户友好的工具和平台，使开发人员，即使是没有 extensive 数据科学背景的开发者，也能轻松处理大数据集。像 Apa