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标题: 拥抱技术创革：迈向AI边缘计算的时代 [打印本页]

作者: 莱克星顿的枪声 时间: 2022-11-7 11:39
标题: 拥抱技术创革：迈向AI边缘计算的时代
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历史总是不断推进、向前发展的。在互联网技术日益进步的今天，任何一项技术的产生，都是解决当下技术壁垒、革新当前技术的新兴产物。

边缘计算的发展
近几年火爆的边缘计算，它的诞生便是由云计算中发展而来。随着AIoT的壮大，中心云无法满足万物互联的更多产品业态，所有数据上中心云处理所带来的计算压力，迫使着能够出现解决这一问题的技术产生，边缘计算应运而生。

边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。

边缘计算是一种新型计算模式，通过在靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源。同时，边缘计算也是一种使能技术，通过在网络边缘侧提供这些资源，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
因此，它具备的边缘自治、离线处理能力，毫秒级低时延，减少带宽、减轻云端压力，高安全等中心云所不能满足的优势，在5G商用推进下，边缘计算在云计算人物迁移、边缘视频分析、车联网、智能家居、智能制造（工业互联网）、智慧水务、智慧物流、智慧能源等计算产业的版图中扮演越来越重要的角色。

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以车联网行业为例，当汽车在自动行驶过程中发现前面车辆紧急减速或者刹车时，边缘计算可以直接在车端进行数据处理与决策，而不是像云计算一样，把数据连接到遥远的数据中心处理，再将结果返回到车端，这就加快了响应的速度，将会极大降低事故风险。
边缘计算由终端层、边缘层、云层三层体系构成，通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。终端层即用户的终端设备；云层即中心云；边缘层位于网络的边缘，由大量的边缘节点组成，通常包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。这些边缘节点广泛分布在终端设备和云层之间，能够对终端设备上传的数据进行计算和存储。

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由于边缘节点距离用户距离较近，可以为运行对延迟比较敏感的应用，从而满足用户的实时性要求。边缘节点也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云端，从而减少核心网络的传输流量。而针对医院等特殊行业，用户还能决定数据上不上云，这就保证了数据的隐私性。

计算的“内循环-外循环”
纵使边缘计算一方面能弥补云计算的不足，但边缘计算并不能替代云计算。以“内循环-外循环”的逻辑看云计算与边缘计算，作为处理在“最后一公里”的计算，边缘计算担当着“本地大脑”的作用，与云计算相辅相成，分工完成计算的任务。

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那么，边缘计算落地应用场景和价值有多大？能为企业的生产工艺、成本、效率带来哪些变化？

迈向AI边缘计算
在犀云看来，边缘计算具备很特别的点是AI的算法。通过把AI的算法融入在我们的边缘计算网关里面，让边缘计算变得更智能。比如在小区内部的安防监控系统里，通过把语音算法、图片算法加入进来以后，它可以做到更智能的管控。
以智慧水务为例，通过每隔10-20公里沿江岸部署了边缘网关传感器，然后把水位水温的数据采集到边网关里面，再由边缘网关定时汇总这些数据到云端。
增加边缘网关的区别在于，采集了所有的水文数据的传感器，以每秒采集的数据汇总到边缘网关以后，由边缘网关做一个计算。比如这段时间内，水位有过向上升或者下降的变化时，再执行把数据触发给云端；如果没有变化，边缘网关就会把这些数据做本地存储或者是丢弃掉的。这就省掉了大容量的数据交互。
因为每秒上报的数据是非常多的，所以不可能把这些数据都丢在云端去处理。边缘网关把很多很零碎很零散的数据汇总，从而减少云计算的数据压力。

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在制造行业，工业质检是近年的一个爆款应用。边缘计算结合机器视觉和AI算法，对从汽车到手机、从钢板到轴承的大量工业产品实现了智能化缺陷检测，一些产品的缺陷检出率已达到99%以上。
在智慧能源上，例如光伏新能源。阳光照射光伏板的角度大小影响着电量的采集。通过边缘计算精确测算光照数据，控制光伏板的照射角度，最大化计算出一块光伏板的效能，从而使得每块光伏板能达到理想的发电量。

犀云提供整套边缘计算解决方案
虽然边缘计算近几年炒得很热，但目前边缘计算的发展仍然处于初期阶段。随着越来越多的设备联网，边缘计算得到了业内广泛重视和认可。
边缘计算为企业提供了解锁数据价值的空前机会。通过海量数据运用计算，帮助企业实现智能边缘。
犀云为客户提供整套边缘计算解决方案，包括边缘计算主机、模组、芯片等，将整个边缘计算的生态打通，以数据可视化，实现数据挖掘清洗、帮助企业智能决策。

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犀云边缘智能盒子
集合AI赋能、数据可控、高效传输、边缘自治等优势，以边缘智能盒子为核心的云-边-端解决方案，采用云-边-端的系统架构，相比传统的本地计算可有效结合云计算的大算力以及边缘计算的低时延、实时响应的优势。

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ARM架构

AI扩展：8/26T

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X86架构

intel处理器

AI扩展：8/16/26/52/70T

犀云边缘计算通过不断提升感知智能的能力，在智能制造、智慧安防、智慧工地、智慧城管、智慧交通、智慧零售、智慧城市、智慧校园、智慧社区、智慧加油站、智慧食监等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。

在物联网日益发展壮大的今天，如何将边缘计算这个“本地大脑”开发运用极致，是时代和犀云共同面对的问题。在为企业服务的同时，犀云也对外开放SDK，希望通过小小的举动，去赋能共进IoT行业。

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