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邊緣計算,向多元化應(yīng)用延伸

云計算 邊緣計算
隨著社會數(shù)字化水平的不斷提高,我們每天要處理的數(shù)據(jù)將會成倍增長。邊緣計算在處理這些數(shù)據(jù)中的作用將會日益突出,邊緣計算有望延伸至交通運(yùn)輸系統(tǒng)、智能駕駛等諸多需要大量算力的領(lǐng)域。

邊緣計算允許通過分散的計算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)沿通信路徑分布計算資源和應(yīng)用程序服務(wù),簡要來說就是數(shù)據(jù)處理和計算可以部分的在終端進(jìn)行。

邊緣計算的應(yīng)用場景

那么邊緣計算能夠在哪些場景中應(yīng)用呢?簡單來說需要算力的都可以應(yīng)用邊緣計算。目前來看,邊緣計算應(yīng)用場景包括自動駕駛、網(wǎng)絡(luò)購物、遠(yuǎn)程監(jiān)控、智能電網(wǎng)等方面。

自動駕駛

車隊(duì)的自動駕駛已有實(shí)踐案例。此前百度的“蘿卜快跑”一場無人車隊(duì)的直播引發(fā)了人們對于自動駕駛的關(guān)注。實(shí)現(xiàn)車隊(duì)的安全自動駕駛需要在高清地圖、定位和環(huán)境感知中處理大量數(shù)據(jù),邊緣處理的所有數(shù)據(jù)都需要在關(guān)鍵的幾毫秒內(nèi)完成。邊緣計算能為自動駕駛提供技術(shù)支撐,借助邊緣計算,自動駕駛在感知、定位、導(dǎo)航、強(qiáng)化交互(駕駛策略)方面智能精確地減少數(shù)據(jù),使自動駕駛系統(tǒng)縮短延遲,能夠應(yīng)對不斷實(shí)時變化的交通路況。

網(wǎng)絡(luò)購物

網(wǎng)絡(luò)購物現(xiàn)在已經(jīng)成為人們生活中的一部分。在進(jìn)行搶購時,消費(fèi)者往往會由于網(wǎng)站的音頻流、視頻流占據(jù)大量的帶寬而錯過搶購時間。對搶購數(shù)據(jù)采用邊緣計算的方法,能夠?qū)崿F(xiàn)低延時搶購。

在線直播

在線直播現(xiàn)如今已經(jīng)形成了一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈條,直播中心往往難以承載百萬級、千萬級規(guī)模的用戶短時間內(nèi)同時發(fā)送請求。

邊緣計算通過將時延敏感業(yè)務(wù)、流量接入業(yè)務(wù)部署在用戶本地,一方面可以就近接入用戶降低業(yè)務(wù)響應(yīng)時延,另一方面在邊緣本地即可對業(yè)務(wù)進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)有效分擔(dān)。

智能家居

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,智能家居設(shè)備逐漸進(jìn)入我們的生活,并且形成了互動場景。如智能家居的網(wǎng)關(guān)組件也是一種邊緣計算。對于在同一網(wǎng)關(guān)內(nèi)的智能組件,網(wǎng)關(guān)可以處理這些組件收到的信息并根據(jù)用戶設(shè)置或者習(xí)慣做出決策,控制執(zhí)行組件執(zhí)行相應(yīng)動作。當(dāng)然,部分智能家居在斷網(wǎng)情況下不具備聯(lián)動能力,這是當(dāng)前邊緣計算能力相對較弱的表現(xiàn)。

政策支持 加強(qiáng)面向特定場景的邊緣計算能力

可以預(yù)見的是,邊緣計算將在未來的社會中發(fā)揮重要作用,對此,我國也在頂層設(shè)計上予以支持,鼓勵發(fā)展邊緣計算服務(wù),提高邊緣計算能力。

我國“十四五”規(guī)劃中明確提出要“協(xié)同發(fā)展云服務(wù)與邊緣計算服務(wù)”,國務(wù)院《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》同時指出要“加強(qiáng)面向特定場景的邊緣計算能力”。隨著5G時代的到來,邊緣計算成為低時延、高帶寬的業(yè)務(wù)場景的重要支撐技術(shù),企業(yè)對邊緣計算采用率不斷攀升,邊緣計算蓄勢待發(fā)。云呦科技便是采用邊緣計算的企業(yè)之一。近日,云喲科技鯤鵬生態(tài)邊緣計算(成都)運(yùn)算中心在成都市青白江區(qū)建成運(yùn)營。這是杭州云喲科技有限責(zé)任公司(簡稱:云喲科技)和重慶算力科技有限公司積極響應(yīng)“東數(shù)西算”工程,共同打造的成都市首個云喲科技邊緣計算項(xiàng)目。

未來發(fā)展方向:AI+邊緣計算

邊緣計算未來的發(fā)展方向是AI+邊緣計算,具體衍生場景有以下幾點(diǎn):

1. 工業(yè)智能安監(jiān)。利用AI+邊緣計算,通過工業(yè)攝像頭、傳感器等設(shè)備可以對工業(yè)應(yīng)用場景中設(shè)備狀態(tài)和人員行為進(jìn)行監(jiān)測,保障工業(yè)安全生產(chǎn)。

2. AI的工程化。當(dāng)前,AI的終端用戶需求旺盛。AI+邊緣計算的自學(xué)習(xí)方式,可以極大的降低AI的開發(fā)門檻,規(guī)模化的構(gòu)建AI應(yīng)用來滿足終端用戶的需求。

3. 智能應(yīng)用的組裝式生產(chǎn)。AI+邊緣計算可以幫助企業(yè)或開發(fā)者以低成本的形式快速生產(chǎn)適用于不同場景的智能應(yīng)用。

小結(jié):隨著社會數(shù)字化水平的不斷提高,我們每天要處理的數(shù)據(jù)將會成倍增長。邊緣計算在處理這些數(shù)據(jù)中的作用將會日益突出,邊緣計算有望延伸至交通運(yùn)輸系統(tǒng)、智能駕駛等諸多需要大量算力的領(lǐng)域。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 智能制造網(wǎng)
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