“边缘计算中的本地人工智能和全球人工智能指的是人工智能如何处理数据和做出决策的位置和方式。本地人工智能直接在网络边缘的设备上运行，如智能手机、物联网设备或本地服务器。这意味着数据处理发生在数据源附近，从而可以快速做出决策，而无需将数据发送到中央服务器。例如，智能相机可以使用本地人工智能实时分析视频流，识别面孔或检测异常活动，而无需将视频上传到云端。
另一方面，全球人工智能依赖于集中式云服务进行处理和分析。在这种模式下，数据通过网络发送到数据中心，在那里可以使用更广泛的计算资源。这可以实现更复杂的算法，这些算法可能需要更大的数据集进行训练，从而允许更广泛的模式识别和数据关联。例如，智能城市系统可能会从多个来源收集交通数据，并将其发送到云端进行全球分析，然后利用这些处理过的信息来管理城市的交通信号灯。
本地人工智能和全球人工智能之间的主要区别在于计算是在哪里进行的，以及决策可以多快做出。本地人工智能在需要低延迟和立即行动的情况下表现优异，而全球人工智能由于其访问大量数据的能力，可以提供更全面的洞察。然而，开发者在决定是否在边缘计算中实施本地或全球人工智能解决方案时，必须考虑数据隐私、带宽限制和应用程序的具体需求等因素。”