边缘计算技术的发展为人工智能带来了新的机遇和挑战。斯坦福大学电子工程系教授Sachin Katti表示，边缘平台有望大大增强人工智能的功能和效率。

边缘计算是一种新兴的计算模式，其核心理念是将计算资源和数据存储设备放置在接近数据生成源的物理位置。这种方式可以减少数据传输时延和带宽占用，同时提高数据处理的速度和效率。随着物联网设备的普及和数据量的急剧增加，边缘计算技术变得越来越重要。

Sachin Katti指出，边缘平台为人工智能提供了更多的机会。传统的云计算模式存在数据传输延迟和带宽限制的问题，而边缘计算则能够更快地对数据进行处理和响应。这意味着人工智能算法可以更加实时地进行决策和优化，从而提升系统的智能水平。

此外，边缘计算还可以减少大型数据中心的负担，降低能源消耗和运营成本。随着人工智能技术的普及和应用领域的扩大，边缘平台的发展将有助于推动人工智能向更广泛的领域渗透，为社会带来更多的智能化解决方案。

然而，Sachin Katti也指出，边缘平台还面临着一些挑战。其中之一是如何管理和协调分布在不同地理位置的计算资源，确保数据的安全性和隐私性。另一个挑战是如何实现不同设备和系统之间的互操作性，使得边缘计算能够更好地支持人工智能应用的开发和部署。

总的来说，边缘平台有望在未来增强人工智能的功能和效率，为用户带来更加智能、便捷的服务和体验。随着技术的不断进步和创新，我们可以期待看到更多基于边缘计算的人工智能应用在日常生活中得到广泛应用。