由于數據從邊緣產生，將部分機器學習任務部署到邊緣已成為必然趨勢。當機器學習應用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對更復雜環(huán)境的開放世界場景將從系統(tǒng)和算法兩個角度普遍、持續(xù)地影響邊緣智能應用的精度和運行。借鑒人類的學習機制，我們已發(fā)表一種邊云協(xié)同終身學習范式以針對上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結了邊云協(xié)同終身學習在理論走向實踐過程中遇到的三大技術挑戰(zhàn)：可擴展性、任務定義和未知任務，并通過6個工業(yè)和園區(qū)領域應用案例分享了相關技術探索和經驗。
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