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边缘计算出现的时间并不长,边缘计算和云计算人工智能一样,是个当前的流行词汇,5G时代,连接设备数量会大量增加,网络边缘侧会产生庞大的数据。云计算虽然可以处理这些问题,但在实时性、智能性、安全性和隐私性等方面存在诸多不足,边缘计算由此应运而生。采用边缘计算,就可以就近处理海量数据,大量设备可以实现高效协同工作,诸多问题迎刃而解。
边缘计算:在物联网领域,边缘计算是是指在靠近设备一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的设备或者平台,就近提供服务。广泛应用在智慧城市、智慧交通智能制造、智慧零售等行业。在云、边、端协同的场景下,通过云端下发训练好的模型到边缘服务器,边缘服务器对端侧(摄像头)上传图片和视频的实时分析,并将结构化数据上传云端,实现边缘计算、云端管理的业务场景。
边缘计算的核心是在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施,并为边缘应用提供云服务和IT 环境服务。边缘计算是支撑物联技术低延时、高密度等条件的具体网络技术体现形式,具有场景定制化强等特点。相比于集中部署的云计算而言,边缘计算不仅解决了时延过长、汇聚流量过大等问题,同时为实时性和带宽密集型的业务提供更好的支持。
智能制造领域
工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集,并进行数据过滤、清洗等实时处理。同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力,实现碎片化工业网络的统一接入。
智慧城市领域
应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析,并提供预测性维护的能力;对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警;利用本地部署的 GPU 服务器,实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。
直播游戏领域
边缘计算可以为 CDN 提供丰富的存储资源,并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力,让云桌面,云游戏等新型业务模式成为可能。特别在 AR/VR 场景中,边缘计算的引入可以大幅降低AR/VR 终端设备的复杂度,从而降低成本,促进整体产业的高速发展。
车联网领域
业务对时延的需求非常苛刻,边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证,同时可以在基站本地提供算力,支撑高精度地图的相关数据处理和分析,更好地支持视线盲区的预警业务。
5G与边缘计算一定程度上是相辅相成的。一方面,得益于5G自身发展,将对边缘计算的发展起到直接促进作用;另一方面,由于5G对物联网有促进作用,也将间接促进边缘计算。
5G的发展虽然仍然存在些许挑战,但边缘计算能够解决这些问题。因此,由于目前5G处在商用前的最后一公里,相关企业将对相关重要支撑技术投入更多精力与资源,边缘计算也就能够“借东风”得到大力发展。
另外,5G对物联网的促进作用也是明显的。得益于5G技术的支持,智能家居、智慧城市、车联网、工业互联网等领域都将迎来大发展,相应的,也就会产生相当海量的数据。海量数据及数据实时处理的特性对数据处理的技术手段提出新的要求,现行的数据处理方式不足以满足需求,边缘计算的出现则为这个难题带来了很多好处。
旨在为物联网行业提供采购选品、方案对比等企业急需的供需对接服务。
目前合作有100+款产品和60+个解决方案(统计截止至2024年01月),涵盖物联网感知层、传输层、平台层、终端及材料层,品类涉及物联网全产业链条上下游。
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