主要观点：物联网已不仅是连接，正成为能做实时决策的智能生态系统，边缘计算与人工智能的融合推动了这一转变，使物联网设备能本地处理数据并自主行动，在多个行业引发革命。
关键信息：

• 传统物联网中央云架构在实时应用方面有延迟、带宽和隐私等问题，边缘计算结合人工智能可本地分析数据，提供更快、更安全和更经济的操作。
• 边缘 - AI 物联网系统有多个关键应用，如可穿戴设备监测健康、交通管理、农业优化等。
• 边缘计算与人工智能的融合得益于硬件加速、设备机器学习、5G 连接和联邦学习等技术进步。
• 实施中存在硬件限制、互操作性、成本和安全风险等挑战。
• 未来边缘 - AI 物联网系统将在预测维护、去中心化网络、能源效率和下一代智能城市等方面发展。
  重要细节：
• 提到了多种具体的应用场景，如智能手表监测健康、边缘 AI 管理交通灯等。
• 详细说明了推动融合的关键技术，如 GPU、TPU 等硬件加速技术。
• 指出实施中的挑战，如设备处理能力有限、集成复杂等。
• 展望了未来发展方向，如智能城市建设等。