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將人工智能置于網絡邊緣的好處必須與資源的可用性保持一定的平衡，例如電力、環境操作條件、物流位置以及可用空間。邊緣計算讓計算和數據更加緊密地結合在一起。在傳統的物聯網應用中，大多數的數據通過網絡被發送到（云）服務器，并在那里進行數據的處理，再把結果返回到網絡的邊緣（如邊緣處的物理設備）。電銷卡只有云計算才引入了對延遲的考慮，而這樣的方式對于時間敏感型的系統來說是不可接受的。這里舉個邊緣計算發揮作用的例子，在分揀過程中，從本地捕獲和處理包裹的圖像數據，可以讓物流自動化系統在短短的0.2秒內就可以做出響應。而系統這部分的網絡延遲則會讓分揀過程變得更慢，不過，電銷卡邊緣計算則可以消除這個潛在的瓶頸。雖然邊緣計算讓計算更接近數據，但將人工智能引入到邊緣側，可以讓過程變得更加靈活，而且不容易出錯。同樣地，最后一公里的物流很大程度上依賴人工，但使用邊緣人工智能的自主移動機器人AMR卻可以改善這一現狀。
