***清晰的定义或许来自英飞凌(Infineon)概念与系统工程部门***主管Wolfgang Furtner(图1)。他认为，“边缘AI一词跟边缘一样含糊。有人把车辆称为边缘设备，而有人用这个词来指小型低功耗无线连接能量收集传感器。边缘是相对的，它用来区分本地与云端。不过将边缘的各种设备区分开来的确很有必要，有时也有人使用『边缘的边缘(edge-of-the-edge)』或『叶节点(leaf nodes)』这样的词。边缘AI可以指很多设备，包括车辆里的运算服务器。”

但他强调，“终端AI处于虚拟网络世界与现实世界的交汇处，在这里传感器与致动器离得很近。”

恩智浦半导体(NXP Semi-conductors)机器学习(ML)技术主管Markus Levy认为，这其实就是语义上的理解，就看怎么划分界限。“边缘ML与终端机器是一样的，只是边缘ML还可以包括网关甚至雾运算环境中的ML。终端ML通常在分布式系统中使用，例如，我们的客户甚至在这些分布式系统的传感器中实现了智能。另一个例子是家庭自动化系统，它包含『卫星』设(如恒温器、门铃摄影机、安防摄影机或其他类型的连接设备)，这些设备可以独立执行ML功能，还可以将数据传给网关，以完成更高阶的ML处理。”

对于边缘服务器及终端越来越智慧，Arm基础设施业务总经理兼副总裁Chris Bergey站在Arm的角度，表达了略微不同的观点(图2)。他说，“网桥和交换机这类基础设备已不再适用，取而代之的