智能交通边缘计算设备-福建边缘计算设备-鲁科数据

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视频作者：北京鲁科数据科技有限公司

哪些场景需要用到边缘计算？

边缘计算的前身是内容分发网络（CDN），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。

以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，FPGA边缘计算设备，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延 智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。

再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，福建边缘计算设备，生产过程会产生海量实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。

边缘计算

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上很大的分布式计算服务商之一，当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

对物联网而言，边缘计算技术取得突破，网关边缘计算设备，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

边缘计算的关键意义

根据IDC预测，物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。

可以预见的是，随着数字化转型的加快，传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备，生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。

从企业管理者的角度来看，选择产业升级的目的有两个：一是提高生产效率，以降低成本，提供更好的客户体验；二是对价值链进行“洗牌”，以发现新的商业模式，智能交通边缘计算设备，提供新的产品和服务。

从战略的角度来看，产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化，二是对于企业数字化业务的创新、转变。

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