【摘 要】
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近年来，信息技术的不断变革伴随数据量的急剧爆发，使主流的云计算解决方案面临实时性差、带宽受限、高能耗、维护费用高、隐私安全等问题.边缘智能的出现与快速发展有效缓解了此类问题，将用户需求处理下沉到边缘，避免了海量数据在网络中的流动，得到越来越多的关注.由于边缘计算中资源性能普遍较低，通过资源实现协同推理正成为热点.通过对边缘智能发展的趋势分析，得出边缘协同推理目前仍处于爆发期，还未进入稳定发展期.因
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62173158，72004147）；
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近年来，信息技术的不断变革伴随数据量的急剧爆发，使主流的云计算解决方案面临实时性差、带宽受限、高能耗、维护费用高、隐私安全等问题.边缘智能的出现与快速发展有效缓解了此类问题，将用户需求处理下沉到边缘，避免了海量数据在网络中的流动，得到越来越多的关注.由于边缘计算中资源性能普遍较低，通过资源实现协同推理正成为热点.通过对边缘智能发展的趋势分析，得出边缘协同推理目前仍处于爆发期，还未进入稳定发展期.因此，在对边缘协同推理进行充分调研的基础上，对边缘协同推理划分为智能化方法与协同推理架构2个部分，分别对其中涉及到的关键技术进行纵向归纳整理，并从动态场景角度出发，对每种关键技术进行深入分析，对不同关键技术进行横向比较以及适用场景分析.最后对动态场景下的边缘协同推理给出值得研究的若干发展方向.
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