简述“瘦客户端/胖服务器”模式与云计算

云端化就是讲它的很多控制逻辑人工智能很多处理是在云端，通过云端的强大算力和大数据的方式来进行处理。很多现有的行业都被去重塑或重新改造。

云计算的出现和完善大幅改变了企业、高校等机构需要高配服务器的现状。高并行计算技术强大的浮点数处理能力使得服务器的运算能力有了质的飞跃，同时易于升级，成本也大幅下降。同时，网络带宽的迅速提高直接让复杂计算任务云化成为了可能。在这种前提下，终端的计算能力需求已经不再重要，重要的是无论何时何地与企业云的连接性，可管理性，以及可移动性。

最适合云桌面的客户，应该是中型大型非涉密公司，一个是硬件每年的电费合理利用数据中心低价电，管理人员成本降低，利用规模效应，减少人均带宽及云主机费用，除了这些还可以减少一大批因为正版办公软件的使用费用，维护更容易。

云计算将会促使人们更加积极地购买平板电脑和瘦客户端，而不是高配的个人电脑。个人通过电脑访问他们的计算基础设施，也可以通过广泛分散的虚拟桌面、云电脑等进行访问。

人类已经步入云计算时代， 慢慢的用户将在不需要个人主机， 所有的资料都存在云主机上， 只需要一个统一应用桌面便可登陆使用。 有人说，云计算杜绝了盗版和山寨。另外，按需按量计价的云计算服务也是比较合理、经济的收费方式。

对于智能手机，不论Siri、Google Assitant、Alexa还是讯飞支持语音输入的输入法，想要实现语音辨识功能都需要网络在云端处理。在线的语音库在云端，存储的数据是非常庞大的；如果语音库在本地，空间是有限的，那样对比的数据样本差异就比较大。识别的过程就会将语音拿来与语音库中的声音样本做对比，语音库中数据样本越多，成功匹配的可能性就越高，所以识别成功率就越高。

目前，大多数深度学习应用程序都在云端运行，具备大量高性能的图形处理单元。比如人脸识别，用视频录像或者图片抓拍，在云端进行识别处理，辨别身份。所以，最近热门的人脸识别技术。从某种意义上看，它并不是什么新技术。但是过去识别的准确率不高，只是在小范围应用。在计算机深度学习、云计算技术近年取得突破后，识别的准确率和稳定性大大提高。

总而言之，瘦客户端模式的智能手机，就是利用系统收集数据储存在云端计算，将AI（人工智能）赋能给智能硬件。