由于數據從邊緣產生，將部分機器學習任務部署到邊緣已成為必然趨勢。當機器學習應用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對更復雜環境的開放世界場景將從系統和算法兩個角度普遍、持續地影響邊緣智能應用的精度和運行。借鑒人類的學習機制，我們已發表一種邊云協同終身學習范式以針對上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結了邊云協同終身學習在理論走向實踐過程中遇到的三大技術挑戰：可擴展性、任務定義和未知任務，并通過6個工業和園區領域應用案例分享了相關技術探索和經驗。
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