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边缘计算蓝海待掘 5G风口下前景可期

导读: 边缘计算凭借其独特的性能,是对云计算的完美互补。5G发展下对海量数据处理速度的要求,使其前景更为广阔。众多行业对于大数据处理的需求,可以以边缘计算为落脚点,在5G和大数据环境下更好的实现转型。

边缘计算凭借其独特的性能,是对云计算的完美互补。5G发展下对海量数据处理速度的要求,使其前景更为广阔。众多行业对于大数据处理的需求,可以以边缘计算为落脚点,在5G和大数据环境下更好的实现转型。

边缘计算与云计算是一个相对的概念,它是在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务的一种方式。在华北工控看来,边缘计算凭借实时性、低延时、轻量化等特性,边缘计算可以应用在很多场景,比如工业制造、公共安全、能源、自动驾驶、无人零售等领域,从而在边缘进行智能分析和提高操作效率。

物联网

从互联网过渡到物联网已经是大势所趋,这将带动整个计算架构的变革。在物联网概念不断升级的过程中,人工智能在其中的定义不仅需要考虑应用本身的需求,还需要考虑功耗、成本和本地的快速响应,这就对边缘计算提出很高的挑战,异构计算将更加适合这种应用需求。

在物联网发展过程中,边缘计算功能的不断拓展,能够在数据及时性、数据运行成本上,给予其更多的发展空间。

计算机视觉

计算机视觉可以影响很多行业,机器视觉、智能摄像系统等,都在边缘计算的带动下,更好的发挥其在构建视觉平台中起到的作用。

比如在零售行业,摄像头不仅可以用于保护库存、保护安全,与此同时理解客户在物理环境下如何移动的,帮助店家进行商品摆放。在工业应用中,计算机视觉帮助实时了解和控制制造线上的产品质量,以提升良率。视觉数据的实时性,需要边缘计算功能的保障。

智能交通

在深圳、杭州等地已逐步落地的智能红绿灯系统建设背后就少不了边缘计算技术的支持。对于智能红绿灯系统,其中最为核心的技术便是系统对人流、车流的实时识别和做出应对。在这样的应用场景需求下,单纯以位于云端的计算中心为核心的系统的速度已不能满足实际需求。

在其他的智能交通领域,如停车场、交通控制系统等领域,边缘计算也能够发力参与以大数据为中心的场景构建。

军事领域

军事领域一向对作业效率和敏捷性具有严苛的要求,在军事领域进行智能化升级的过程中,网络系统的延时性和干扰性往往是其痛点,在边缘计算的支持下,其出现新的可能。

例如,智能无人机必须能够实时收集、处理和传输高质量数据,包括远程位置、有限的连接和极端环境条件等。使用移动卫星连接访问安全的军事云服务,具有很多不可控因素和来自外界的干扰,如果在无人机上加持轻量级数据存储和计算能力,其计算力和反应速度都将进入新的阶段。

边缘计算在众多行业激发的新的可能性,也意味着对嵌入式硬件提出更高的要求。随着嵌入式计算机硬件与应用设备行业出现网络互联化、智能化趋势,更多的智能特性被赋予硬件层,为各个行业的智能化升级提供有力基础保障。对于很多智能化升级进程而言,硬件升级是第一步也是最基础的一步。

面对着各行业的海量数据处理需求,在硬件层引进边缘计算概念也是嵌入式硬件行业的一个重要的发展趋势,用智能硬件来支持不同应用行业对于边缘计算概念引进的需求,以此来构建稳固高效的数据互联系统,这对于需要处理海量数据的智能系统尤为重要。

在华北工控近期自主研发的多款嵌入式计算机硬件产品方案中,如IPC 4K网络摄像机LAB-8606A产品方案、ARM架构嵌入式主板EMB-7540产品方案、嵌入式AI系统BIS-6545产品方案等,搭建具有强大性能的处理器,引入边缘计算的概念,更好的满足智能嵌入式计算机硬件领域涌现出的海量数据处理需求。

随着AI应用的发展不断广泛和深入,传统数据中心提供集中式处理的AI算力已不能满足很多智能场景的需求,AI应用越来越需要能根据场景进行“云、边、端”分级部署和高效协同。“边”数据流的承载,需要更多来自硬件行业的鼎力支持。

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