边缘智能应该是一种范式，它充分利用终端设备、边缘节点和云数据中心层次结构中的可用数据与资源，以优化DNN模型的训练和推理的整体性能。因此边缘智能并不一定意味着DNN模型在边缘得到充分训练或推理，而是可以通过数据卸载以云-边缘-设备协调的方式协同工作。具体来说，根据数据卸载的数量和路径长度，可以将边缘智能分为6个级别，如图6-2所示。具体而言，各种级别的边缘智能的定义如下。

● 云智能：在云中完全训练和推理DNN模型。

● 第一级——云-边缘联合推理和云训练：在云中训练DNN模型，但以边缘-云合作的方式推理DNN模型。这里，边缘云合作意味着数据被部分卸载到云中。

● 第二级——边缘内协同推理和云训练：在云中训练DNN模型，但在边缘推理DNN模型。这里，边缘内意味着模型推理在网络边缘内执行，数据将被全部或部分卸载到边缘节点或附近的设备上。

● 第三级——设备上推理和云训练：在云中训练DNN模型，但完全在本地设备上进行DNN推理。在这里，设备上意味着不会卸载任何数据。

● 第四级——云-边缘协同训练和推理：以云-边缘协同的方式训练和推理DNN模型。

● 第五级——全边缘：训练和推理DNN模型全部在边缘上实现。

● 第六级——全设备：训练和推理DNN模型全部在设备上实现。