边缘人工智能与传统云计算有很大的不同之处。边缘人工智能是指将人工智能技术应用在边缘设备上，例如智能手机、传感器、无人机等，使这些设备具备智能识别、决策和执行能力。相比之下，传统云计算是将计算和存储任务集中在数据中心进行处理，用户通过网络连接访问云服务。主要的不同点包括以下几个方面：
数据处理位置：边缘人工智能将数据处理推向设备边缘，减少了数据传输和处理的延迟；而传统云计算需要将数据上传至云端进行处理，延迟较大。
网络依赖性：边缘人工智能在很大程度上减少了对网络的依赖，即使在网络不稳定或无网络环境下也能够进行智能计算；传统云计算需要稳定的网络连接才能进行数据传输和处理。
数据隐私和安全：边缘人工智能能够在设备本地进行数据处理，减少了数据传输过程中的隐私和安全风险；传统云计算需要将数据上传至云端进行处理，存在一定的数据安全风险。
实时性要求：边缘人工智能更适用于对实时性要求较高的场景，例如智能驾驶、工业自动化等；传统云计算更适用于对实时性要求不那么高的场景，如大数据分析、虚拟化等。
因此，边缘人工智能相较于传统云计算更适用于对实时性、安全性和网络依赖性要求较高的场景，而传统云计算则更适用于数据中心集中处理和大规模计算任务的场景。
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