這次專訪，我們與 EdgeX 創辦人 Davy 深入探討了其技術願景、產業突破及團隊背後的故事，帶你了解一個充滿顛覆性的新生態是如何被建構的。
作者：Miki，Web3Caff 專訪團隊
封面： Photo by Shawn Day on Unsplash
AI 技術的高速發展正面臨算力資源昂貴、延遲性瓶頸與資料安全隱憂，而 EdgeX 選擇從分散式邊緣運算中尋找答案。透過優化去中心化算力的調度與管理，EdgeX 打造了一個支援多模態 AI 推理、低延遲高並發任務的生態系統。 EdgeX 正推動 AI 與 Web3 的深度整合，帶來高效率且普惠的智慧運算服務。這次專訪，我們與 EdgeX 創辦人 Davy 深入探討了其技術願景、產業突破及團隊背後的故事，帶你了解一個充滿顛覆性的新生態是如何被建構的。
1. 首先，非常感謝 EdgexAI 參與本次 Web3Caff 特邀專訪專欄。簡單介紹一下自己，Web3Caff 是致力於 Web3 領域研究的深度垂直媒體平台，歡迎大家與我們一起以全球視野探索 Web3 產業發展趨勢及新經濟動態。首先請您簡單介紹一下自己、EdgexAI 以及你們的團隊？
非常感謝 Web3Caff 的邀請，很榮幸能參與本次專訪，與大家分享 EdgeX 的故事與願景。
我是 Davy，EdgeX 專案的 Founder，從事 Web3 和 AI 行業超過十年。我的職業生涯始於資料中心和雲端運算領域，隨後進入 Web3 世界，參與了多個標誌性項目，包括為 Web3 專案搭建去中心化節點基礎設施、支援某頭 CEX 的撮合引擎技術支持，以及擔任多個矽谷 Web3 和 AI 專案的技術顧問。在 AI 領域，我從傳統的機器學習技術起步，與資料科學家合作開發 AI 應用，後期聚焦大模型的最佳化和垂直領域模型的微調與訓練，這些經驗讓我對去中心化技術與 AI 的結合充滿信心。
EdgeX 是我們在 Web3 和 AI 交叉領域的創新嘗試，目標是建立一個去中心化的邊緣運算網絡，專注於為 AI Agent 提供高效、低延遲的算力支援。我們的願景是透過分散式技術，為開發者和企業提供普惠、高效的運算資源，同時推動 AI 技術更廣泛地服務使用者。
關於團隊，我們的核心成員來自全球各地，包括矽谷、新加坡、台北等地。這種全球化佈局讓我們能夠快速回應不同市場的需求，並與頂尖合作夥伴建立連結。技術團隊由區塊鏈和 AI 專家組成，其中有來自 Google、AWS、OpenAI 和以太坊基金會的成員，他們在 Layer 2 技術、多模態 AI、大規模分散式系統等領域都有深入的研究和實踐經驗。同時，我們的市場與營運團隊則有豐富的商業化落地與用戶成長經驗，確保我們能將技術方案轉化為真正有價值的產品和服務。
我們相信，EdgeX 的成功離不開團隊的多樣性、全球視野和對科技的熱情。透過團隊的共同努力，我們希望 EdgeX 不僅能推動 AI 和 Web3 的整合發展，也能為使用者和開發者帶來真正的價值。
2. 作為一個結合邊緣運算、AI 代理和 Web3 技術的創新項目，EdgexAI 顯然直指現有集中式運算模式的核心問題。您認為是什麼樣的產業痛點或未被滿足的需求促使您選擇推動如此複雜且具顛覆性的科技生態？在這個過程中，是否有某些關鍵事件、技術突破或產業觀察堅定了團隊的這個願景？
推動 EdgeX 的初衷，確實來自於對產業痛點的深刻觀察和對未來技術生態發展的判斷。
現有的集中式運算模式儘管已經支撐了 AI 技術的快速發展，但它也暴露了許多問題。例如：
1. 算力成本高昂：目前中心化雲端運算平台的算力價格持續上漲，這對中小型開發者和新創公司而言是一個巨大的進入門檻。
2. 資源壟斷：算力和儲存資源集中在少數科技巨頭手中，不僅帶來了潛在的壟斷風險，也限制了分散式創新的可能性。
3. 資料隱私與安全性問題：中心化平台的資料管理模式使得使用者的隱私與資料所有權難以得到保障，近年來屢次發生的資料外洩事件就是最好的例證。
4. 邊緣場景的算力支援不足：許多 AI 模型和任務無法高效運行在邊緣設備上，導致延遲較高，即時性不足。
這些痛點促使我們反思：是否可以透過分散式技術和去中心化算力網絡，提供既經濟高效又安全透明的解決方案？在這個過程中，我們看到了三個關鍵趨勢：
5. 去中心化技術的成熟：從區塊鏈的普及到分散式儲存、運算技術的落地，這些技術基礎設施為去中心化 AI 提供了可行性。
6. AI 對分散式算力的需求上升：大模型和多模態模型的興起，使得分散式和邊緣算力成為必然選擇，尤其是在需要低延遲和高即時性的場景中。
7. 產業生態的改變：越來越多的企業和使用者開始意識到資料所有權和分散式創新的重要性，去中心化的概念正在被廣泛接受。
推動我們願景的關鍵事件是 2024 年 AI Agent 技術的快速普及，這種技術需要即時性、個人化和本地化支持，而現有的中心化架構在這些方面存在明顯瓶頸。此外，邊緣運算技術的不斷突破也堅定了我們的信念。透過結合智慧任務調度和分散式算力網絡，我們看到了在技術上實現突破的可能性。
更重要的是，Web3 的理念與去中心化 AI 完美契合。它不僅提供了技術上的支援（如區塊鏈和智慧合約），更重要的是，它帶來了一種全新的治理模式和經濟激勵方式，讓算力和數據的貢獻者都能從中獲益。
EdgeX 的願景源自於對產業痛點的洞察，對科技趨勢的判斷，以及對去中心化科技價值的深信。我們希望透過 EdgeX，為開發者、企業和使用者提供一個透明、高效、普惠的運算生態，真正推動 AI 和 Web3 的深度整合。
3. EdgeX 提出「雲端-邊-端協同」模型（cloud-edge-end collaboration），與現有的中心化雲端服務（如 AWS、Google Cloud）是否有相容性挑戰？在整合傳統技術和前沿 Web3 技術時，遇到了哪些阻礙？
這是一個非常好的問題，也是我們在建立 EdgeX 時反覆思考和優化的關鍵點。「雲端-邊-端協同」模型是我們提出的一個全新運算架構，旨在充分利用雲端的集中算力、邊緣節點的分散式能力，以及終端設備的本地化處理能力。在這個模型下，中心化雲端服務與去中心化網路並不是對立的，而是可以互為補充的。
相容性挑戰與解決方案
與 AWS、Google Cloud 等現有中心化雲端服務的兼容性挑戰，主要體現在以下幾個方面：
1. 任務分配機制的不同：中心化雲端服務的任務分配邏輯以集中式調度為主，而 EdgeX 採用的是去中心化的任務調度演算法，基於分散式節點的即時狀態和地理位置進行動態最佳化。我們透過建構適配層，實現了中心化與分散式調度的無縫銜接。例如，對於某些高強度運算任務，可以先在雲端完成初步處理，再將結果分發到邊緣節點進一步最佳化和執行。
2. 資料傳輸和同步：中心化雲端服務的資料傳輸協定通常不完全適配去中心化網路。我們透過引入分散式儲存和去中心化傳輸協定（如 IPFS 和 LibP2P），確保資料在雲端、邊、端之間的傳輸高效、同步且安全。
3. 安全與治理模式：中心化服務依賴傳統的安全架構，而去中心化網路則強調資料隱私和分散式治理。我們透過區塊鏈和智慧合約實現資料的加密儲存和權限管理，並與中心化平台的權限控制系統建立了相容機制，讓使用者可以靈活選擇適合的安全策略。
整合傳統科技與 Web3 科技的阻礙與應對
在整合傳統技術和前沿 Web3 技術的過程中，我們確實遇到了一些阻礙，但同時也找到了對應的解決方案：
1. 技術棧的差異
Web3 的技术栈，如区块链、分布式存储和智能合约，与传统的云计算架构存在显著差异。初期，我们的团队花了大量时间研究如何将去中心化技术融入现有的 IT 基础设施。例如，我们开发了一个中间层框架，允许传统开发者在无需深度了解 Web3 的情况下，通过熟悉的工具（如 RESTful API 或 SDK）接入 EdgeX 网络。这显著降低了技术门槛。
2. 性能與去中心化的平衡
去中心化網路的一個核心問題是如何在效能和分散式特性之間找到平衡。我們透過智慧調度系統，將高優先級任務分配到效能更高的邊緣節點，同時設計了一套混合模型，允許在必要時調用中心化算力補充效能需求。這種架構兼顧了效率和去中心化的特質。
3. Web3 社群與傳統開發者的協作
Web3 社群和傳統開發者之間的技術背景差異較大，雙方對科技的理解和需求也不盡相同。為此，我們專門成立了一個生態融合團隊，既與傳統開發者溝通如何更好地遷移到去中心化架構，也在 Web3 社群中推廣與傳統技術相容的解決方案。透過定期舉辦技術交流活動，我們逐步縮小了這兩者之間的認知差距。
未來展望
我們認為，雲端服務的集中化與邊緣網路的分散式架構是可以互為補充的。在 EdgeX 的願景中，中心化雲端服務將主要負責資源密集型的訓練任務和長期存儲，而去中心化邊緣網路將專注於低延遲、高即時性、個人化的 AI 應用場景。透過這種「雲端-邊-端協同」模式，我們可以為開發者和使用者提供更有效率、更靈活的運算支持，同時最大限度地利用現有的技術基礎設施。
整合傳統技術和 Web3 技術雖然充滿挑戰，但它也為我們提供了創新的機會。 EdgeX 透過建造橋樑，實現了兩種技術模式的兼容，並在這過程中創造了新的技術標準和應用場景。我們相信，這種協同將成為未來運算生態的重要方向。
4. 與市面上已有的去中心化算力 DePIN 計畫相比，EdgeX 有何不同？
我認為 EdgeX 的定位和特色還是有很大的不同。
首先，我們的核心是邊緣算力與 AI 的深度結合。市面上大多數去中心化算力網路更偏向通用計算，而 EdgeX 專注於 AI 推理任務的最佳化和調度。尤其是在多模態模型和分散式 AI 代理系統的應用上，我們希望能夠更精準地服務 AI 場景。透過這樣的垂直化定位，我們在滿足特定算力需求上表現出很大的優勢。
其次，EdgeX 特別注重邊緣算力的智慧調度。我們透過任務調度系統，把 AI 任務分配到最適合的邊緣節點完成，從而最大限度地降低延遲，提升即時性。相較於依賴中心化資料中心的大規模分散式網絡，我們更強調邊緣節點的自主運算能力，這也是適配 AI 推理任務的關鍵。
再說到硬件，我們推出了自己的 EdgeX 硬體節點，這是我們的一個重要差異點。很多專案主要是軟體平台，而我們則結合了軟硬體一體化的方案。我們的節點搭載專屬的 EdgeX 作業系統，為邊緣運算和 AI 場景進行了最佳化。這種設計不僅提升了算力的效率，也為使用者提供了更穩定、更有效率的解決方案。
最後，EdgeX 的應用場景也更加廣泛。除了支援通用的去中心化算力需求，我們還特別關注多模態 AI 任務、邊緣設備上的輕量化推理以及 IoT 場景應用。這讓我們在技術覆蓋和實際應用上更加多元化，不限於某一類任務或服務。
所以，我覺得 EdgeX 的核心差異在於，它不僅是一個通用的去中心化算力網絡，更是專注於邊緣運算和 AI 任務的創新平台。我們希望透過這些特點，讓 EdgeX 在去中心化算力 DePIN 領域佔據一個獨特的位置，同時為 AI 和 Web3 的融合帶來更多可能性。
5. EdgeX Token 在處理算力動態供需波動時，經濟模型是否有完善的調節機制？
編者特別提醒：以下內容僅為探討 EdgeX 技術原理與設計規則，並不構成任何提議和要約，請您勿以此資訊進行相關決策，並請您嚴格遵守您所在國家和地區的法律法規（中國大陸讀者強烈建議閱讀《中國大陸涉及區塊鏈與虛擬貨幣相關法律法規整理及重點提要》），不參與任何法律禁止內的相關金融行為。
費用依據任務的複雜程度、緊急性以及資源需求動態調整。例如，高即時性任務可能需要支付更高的費用，而低優先級任務則可以享受更低成本。這種靈活的定價模式確保了算力使用的經濟性，同時也避免了資源浪費。
為了因應算力供需的動態波動，EdgeX 的經濟模型設計了多層次的調節機制：
- 動態獎勵係數：在網路負載較高的情況下，系統會自動提高任務獎勵吸引更多節點上線，而在需求較低時則適當降低獎勵，平衡網路資源供需。
- 區域化激勵：針對特定地理位置的高需求區域，提供額外的獎勵激勵，確保資源分佈更具針對性。
- 智慧任務調度：透過即時監控節點效能、地理位置和負載情況，任務會被分配到最優節點，從而提高資源利用效率並降低整體延遲。
這套機制的核心目標是確保整個網路生態的永續發展，為 Web3 和 AI 的深度整合提供穩定的基礎設施支援。
6. 隨著 AI 代理在智慧互動和自動化領域的應用逐漸成熟，您如何看待目前 AI 代理在技術能力和應用範圍上的瓶頸？結合 EdgexAI 的邊緣運算架構和 Web3 技術，您認為未來的 AI 代理在滿足即時性、高並發和資料隱私需求時，應具備哪些核心能力，例如自適應學習、分散式運算協同或去中心化資料處理？此外，EdgexAI 在推動這些能力落地方面有哪些具體規劃或技術優勢？
AI 代理的發展正處於一個快速迭代的階段，其在智慧互動和自動化領域的應用已經顯示出巨大的潛力。然而，我們也看到了一些技術能力和應用範圍上的瓶頸：
1. 即時性不足：現有的 AI 代理大多依賴中心化雲端運算資源，這在處理高頻、低延遲任務時顯得力不從心，例如語音助理或智慧安防中的即時回饋。
2. 高并发能力有限：随着用户规模的增长，AI 代理的服务能力往往难以扩展，尤其在处理大规模同时请求时，响应速度和准确性可能会显著下降。
3. 資料隱私風險：傳統 AI 代理依賴集中化的資料儲存和處理架構，使用者隱私易受外洩和濫用的威脅，這問題隨著對敏感資料的依賴程度增加而愈發明顯。
未來 AI 代理的核心能力
為了因應這些瓶頸，我認為未來的 AI 代理需要具備以下核心能力，而 EdgeX 的邊緣運算架構和 Web3 技術正是推動這些能力發展的關鍵：
1. 自適應學習能力
AI 代理需要透過在地化和邊緣化的學習能力來適應使用者的個人化需求，而不是依賴中心化模型的單一最佳化。 EdgeX 的架構支援小型模型的邊緣端優化，透過多模態資料的快速學習，為使用者提供更智慧、更精準的服務。
2. 分散式計算協同
新一代 AI 代理程式需要以分散式的方式完成運算任務，將任務分散到多個邊緣節點中執行，這不僅能降低延遲，還能提高並發處理能力。 EdgeX 的智慧任務調度系統正是為這種分散式運算情境設計的，它能夠動態地分配任務到最優節點，確保資源利用最大化。
3. 去中心化資料處理與隱私保護
在資料隱私日益重要的背景下，AI 代理需要能夠直接在邊緣節點上處理加密數據，避免資料傳輸到中心化雲端。 EdgeX 的去中心化儲存和加密運算技術（如多方運算和同態加密）為此能力提供了堅實的支援。此外，我們透過區塊鏈技術實現對資料存取權限的精細管理，讓使用者能夠完全掌控自己的資料。
4. 高效率協作的多代理網絡
未來的 AI 代理不僅僅是單一功能的實現者，而是能夠與其他代理合作，完成更複雜的任務。 EdgeX 的架構為多代理協同提供了基礎設施支持，包括任務拆分、模型融合和多節點協作執行。
EdgeX 的具體規劃與技術優勢
EdgeX 的邊緣運算架構和 Web3 技術在推動這些能力落地方面有以下具體規劃和優勢：
1. 硬體優化與生態支持
EdgeX 提供專用的邊緣運算裝置（如 XR7 AI 雙網關），這些裝置專為支援 AI 代理程式的即時運算和本地化學習而設計。我們也計劃透過開放第三方硬體標準，進一步豐富生態體系，吸引更多的開發者和設備廠商加入。
2. 智慧調度與高效存儲
EdgeX 的智慧任務調度系統是基於即時分析，可動態最佳化算力分配，確保任務在延遲最低的節點上執行。同時，我們的分散式儲存系統透過冗餘和加密分片技術，保障了資料在網路中的安全性和高效存取。
3. 隱私保護與去中心化治理
EdgeX 整合了多種隱私保護技術，例如可信任執行環境（TEE）和區塊鏈驅動的存取控制，為 AI 代理的隱私資料處理提供了可靠保障。此外，我們的去中心化治理機制賦予使用者對網路的共治權，增強了生態的透明度和參與度。
4. 支援多模態與協同任務
EdgeX 已經在測試階段支援多模態 AI 模型的運行，例如語言、影像和視訊的協同處理。未來，我們將進一步優化多代理協作能力，讓 AI 代理在複雜任務中實現高效協同。
7. 目前邊緣運算領域的產業標準化仍不成熟，您認為 EdgexAI 是否有可能推動形成去中心化運算領域的技術標準？具體有哪些努力或合作方向？
非常好的問題！目前，邊緣運算領域確實還處於快速發展但標準化尚未成熟的階段，尤其是在去中心化運算和 Web3 技術的結合領域。我們認為，EdgeX 作為一個以去中心化運算為核心的創新項目，有機會在這一領域發揮重要作用，推動技術標準的形成並加速產業生態的完善。
為什麼標準化重要？
標準化對於邊緣運算和去中心化技術的發展至關重要：
1. 技術互通性：標準化有助於不同平台、硬體和軟體之間的無縫協作，降低開發和整合成本。
2. 使用者信任與廣泛採用：透過統一的技術規範，能夠增強使用者對系統安全性、效能和隱私保護的信任，進而推動大規模採用。
3. 生態系的綜效：標準化可以讓更多的開發者、硬體廠商和服務提供者加入，從而形成更具活力的生態系統。
EdgeX 推動產業標準化的可能性
EdgeX 的願景之一就是透過推動去中心化運算技術的標準化，為產業創造更廣泛的價值。我們已經在以下幾個方向開展工作：
1. 協議與框架的標準化
EdgeX 正在建立一個以分散式運算為核心的框架，涵蓋節點存取、資源發現、任務調度、資料加密和身份驗證等多個維度。我們計劃將這些模組標準化，使其成為去中心化計算領域的參考規範。例如：
- 智慧任務調度協定：最佳化任務在邊緣節點間的分配，確保高效率性和低延遲。
- 分散式儲存與資料加密標準：定義資料分片、加密和冗餘儲存的最佳實踐。
2. 推動硬體與軟體適配的統一標準
EdgeX 透過推出 XR7 AI 雙網關等邊緣運算硬件，為去中心化運算提供高效能設備支援。未來，我們計畫開放第三方硬體標準，鼓勵更多廠商開發符合 EdgeX 技術規範的設備，加速去中心化硬體生態的形成。
3. 產業聯盟與合作
我們深知標準的製定離不開產業的協作。 EdgeX 正在積極尋求與區塊鏈、邊緣運算和 AI 領域的領先企業、研究機構建立合作關係，共同製定和推廣去中心化運算的技術規格。目前，我們已與一些硬體廠商、AI 專案以及 Web3 基金會展開合作，探索如何在算力調度、隱私保護和多模態 AI 應用中形成統一的技術標準。
4. Web3 驅動的開放治理
標準化的形成也需要透明的治理機制。 EdgeX 的去中心化治理體系為標準化的推動提供了一個開放的討論與決策平台。社群成員可以透過投票的方式參與技術標準的製定與優化，這種透明性和開放性將進一步增強標準的廣泛接受度。
具體努力方向
1. 聯合開發者生態
我們正在打造一個開放的開發者生態，提供全面的 SDK 和 API，降低開發門檻，並吸引更多開發者在 EdgeX 平台上建置和測試他們的應用程式。這種實踐不僅推動了技術的普及，也為未來的標準化奠定了實際案例支持。
2. 測試網路與現實應用驗證
EdgeX 的測試網路已經在多個國家上線，為去中心化運算架構的效能、可擴展性和互通性提供了驗證場景。透過大規模真實任務的運行，我們能夠持續優化技術框架，為標準化提供可靠依據。
3. 推動跨鏈與跨平台協作
去中心化運算的標準化不僅需要單一網路的成功，還需要跨鍊和跨平台的協作。 EdgeX 正在探索與其他區塊鏈網路（如 Solana 和 BNB Chain）以及去中心化儲存系統（如 IPFS）的深度整合，共同推動標準的兼容性。
4. 學術與產業參與
我們計劃與學術界合作，共同研究去中心化計算的底層協議與標準化需求，同時參與行業高峰會和技術論壇，與行業領導者共享經驗，推動技術共識的達成。
未來展望
EdgeX 的目標不僅是成為一個高效率的去中心化運算平台，更是透過實踐和合作，推動整個產業朝向標準化和永續發展邁進。我們相信，只有透過科技的開放性、透明性和合作精神，去中心化運算才能真正發揮其潛力，並服務更廣泛的使用者和應用場景。
8. 在接下來的六個月到一年內，EdgexAI 有哪些重要的里程碑或目標？
未來六個月到一年對 EdgeX 來說是至關重要的發展階段。我們設定了一系列關鍵的里程碑，這些目標不僅會推動專案的技術落地，還將進一步完善生態建設，加速社區和市場的認可。
未來六個月的里程碑
1. 主網發布準備
- 完成主網架構最佳化：確保 EdgeX 網路在效能、穩定性和安全性上的表現達到主網標準。
- 啟動主網測試：在全球多個地區擴展測試節點網絡，將 XR7 AI 雙網關算力設備節點數量從測試階段的 3000 個擴展至 30000 個以上，同時 POS 節點也陸續在韓國、日本、加拿大、東南亞等市場運作。為主網發布打下堅實基礎。
2. XR7 AI 雙網關部署
- 大規模硬體部署：完成 XR7 AI 雙網關的初步市場推廣，特別是在韓國、日本和北美市場，將硬體設備部署至更多用戶手中。
- 支援多模態 AI 模型：優化硬體設備在運行多模態 AI 模型（如語言生成、影像處理）的效能表現，提供更強大的邊緣運算能力。
未來一年內的目標
1. 主網正式發布（EdgeX 1.0）
- 主網啟動：計畫於 2025 年第三季正式上網 EdgeX 主網。
- 擴展節點網路：目標是在主網上線後的六個月內，將邊緣節點數量從 5,000 增加至 10 萬個，覆蓋更多地區和用戶。
2. 推動 AI Agent 應用落地
- 優化 AI Agent 性能：增強 EdgeX 網路對多模態 AI Agent 的支持，包括語言、圖像和視訊的協同處理能力。
- 深度合作案例：推進與 Eliza 等知名 AI Agent 專案的深度合作，為其提供即時低延遲的算力支持，並展示去中心化 AI 基礎設施的實際應用價值。
3. 技術與生態標準化
- 開放硬體標準：進一步推動 EdgeX 硬體標準化，讓更多第三方廠商設計生產符合 EdgeX 規範的邊緣設備，增強硬體生態的多樣性與競爭力。
- 生態工具開發：發布更多開發者工具與 API，降低開發者接取 EdgeX 網路的門檻，鼓勵更多創新應用的開發。
4. 市場與社區擴展
- 全球社群建立：透過社群媒體、社群活動和技術論壇，進一步擴大 EdgeX 在全球的品牌影響力，吸引更多用戶、開發者和節點業者加入生態。
- 跨產業合作：深化與物聯網、智慧家庭、智慧玩具和工業自動化等領域的合作，探索邊緣運算與去中心化技術的更多潛在應用場景。
9. 對於希望進入邊緣運算和 Web3 領域的開發者或企業，您有什麼建議？ EdgexAI 能為他們提供哪些支援？
邊緣運算和 Web3 是當前技術發展中的兩個重要趨勢，它們的結合正在為開發者和企業創造全新的機會。對於希望進入這個領域的開發者或企業，我有以下幾點建議，同時 EdgeX 也會為他們提供全方位的支援。
建議：從理解核心價值到逐步實踐
1. 深刻理解邊緣運算與 Web3 的核心價值
邊緣運算的核心是透過分散式網路提升運算效率和即時性，而 Web3 的核心是去中心化和資料主權。開發者和企業需要明白，這兩者結合能夠提供更有效率的資源利用、更強的隱私保護和更廣泛的應用情境。
2. 聚焦具體應用場景
無論是開發者或企業，剛進入這一領域時都應該從特定的產業或需求出發，例如物聯網、AI 推理、即時數據分析等。以邊緣運算和 Web3 為技術支撐的解決方案，只有在明確的應用場景中才能發揮價值。
3. 學習並參與社區
邊緣運算和 Web3 的技術生態發展迅速，開發者和企業需要持續學習並加入技術社區，透過與其他開發者和專家的互動來獲取最新的技術動態和實踐經驗。
4. 關注資料隱私與合規性
由於邊緣運算常涉及資料的本地處理和分散式存儲，企業需要特別重視資料隱私和合規性，這不僅是技術的挑戰，也是市場信任的基礎。
EdgeX 為開發者和企業提供的支持
1. 強大的開發工具與資源
EdgeX 提供全面的 SDK、API 和文檔，開發者可以快速整合邊緣運算功能，建立自己的去中心化應用程式（dApps）。我們也會持續優化開發工具，降低開發門檻，讓更多人輕鬆接觸 EdgeX 網路。
2. 開放的測試網路與沙盒環境
开发者可以通过 EdgeX 的测试网络验证他们的应用性能，并在沙盒环境中对新功能进行试验，这样可以显著降低开发和部署风险。
3. 經濟誘因與技術支持
- 經濟激勵：透過運行節點、開發應用程式或優化網路效能，開發者和企業可以獲得獎勵，為他們的技術創新提供持續動力。
- 技術支援：EdgeX 的核心團隊和社群技術專家將為開發者和企業提供一對一的技術支持，協助解決開發和部署中的具體問題。
4. 硬體與生態協作
EdgeX 的硬體平台（如 XR7 AI 雙閘道）為開發者和企業提供了強大的邊緣運算能力。我們也計劃開放硬體標準，讓更多企業可以設計符合 EdgeX 網路的邊緣設備。
5. 社區活動與合作機會
EdgeX 定期舉辦黑客松、開發者競賽和技術研討會，為開發者和企業提供展示技術和交流想法的機會。同時，我們也與多個產業領導者合作，幫助開發者和企業對接資源，拓展商業場景。
10. 最後，再次衷心感謝 EdgexAI 參與本期專訪。今天的探討意義重大，使我們深入了解了 EdgexAI，為關注 EdgexAI 創新專案的朋友提供了寶貴見解。 EdgexAI 的發展歷程中定有許多難忘瞬間。想請您分享一下，例如在專案攻堅過程中一些意外的靈感突破，或是團隊協作時發生的有趣小插曲，不知可否為我們聊一些關於 EdgexAI 背後或你們團隊有趣的事情？
非常感謝 Web3Caff 的邀請，讓我們有機會分享 EdgeX 的願景和故事。回顧專案的開發歷程，確實有許多難忘的瞬間和有趣的經驗值得分享。
靈感的意外突破
在專案早期，我們的團隊曾面臨一個重要的技術挑戰：如何優化任務調度以最大限度地利用邊緣節點的算力，同時確保低延遲和高並發能力。討論陷入僵局，聯想到了人類大腦的「突觸連結」機制－大腦會根據任務的優先順序和神經元間的連結強度快速分配資源。這項靈感給了我們新的思路，促使我們設計了類似「大腦網路」的動態調度演算法，能夠即時評估節點狀態並有效率地分配運算任務。
團隊協作中的趣事
在一次硬體測試階段，我們的工程師為了調試 XR7 AI 雙網關設備，將所有的測試節點集中在一個小房間內。結果由於設備運行時的設備發熱，房間瞬間變成了 “迷你數據中心”，不僅空氣溫度飆升，還讓大家感受了一把 “數據爆炸” 的真實體驗。為了緩解測試的緊張氣氛，大家甚至開玩笑說這是我們「全球最小但最密集的邊緣節點網路」。
跨時區的協作挑戰
由於團隊分佈在全球多個國家，跨時區的協作是我們經常面臨的挑戰。曾經有一次，我們的矽谷團隊凌晨與亞洲團隊開會討論系統設計，當時一位核心工程師為了保持清醒，竟然邊跑步邊開會邊喝咖啡。這也反映了團隊的熱情和高效協作的精神。
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