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边缘计算拥有的典型应用场景

在工业制造领域,云计算的中央主控不可或缺,边缘计算的出现让工业控制拥有一定的自主选择控制,它能够及时发现异常情况进行处理,然后便捷的对海量数据进行分析,最大限度的提高运行效率,更加能够预防故障。云计算与边缘计算共同赋能工业4.0。

边缘计算除了在工业制造领域之外,还有更多的典型应用场景:

1、智慧城市

边缘计算类似于城市神经末梢,将人工智能与分布在城市中的传感器结合,可以高效处理城市运营问题,例如在道路两侧路灯杆上安装传感器,收集城市路面信息,检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据。

2、自动驾驶

自动驾驶在行驶过程中,若按照传统的先上传云端、分析处理、再返回设备的模式,将造成信号传输的延迟,紧急情况下极易发生交通事故,边缘计算通过在边缘侧处理,可以降低延时,降低事故发生概率。

3、智慧家居

边缘计算可以支持不同智能家居设备之间的互动场景,同时,对于智慧家居来说,接入网络的安全性和私密性也为人们所看重,边缘云可以在物联网网关和数据中心之间建立加密通道,进一步提高系统的安全性和隐私性。

4、工业制造

边缘计算通过对传感器采集的海量数据进行处理分析,能及时检测异常情况,更好的实现预测性监控,提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。

5、智能交通

智能交通信号灯可以根据路上车流的情况动态的调整信号灯的颜色,提高交通流畅度,减少拥堵,还可以应用于紧急情况,例如:信号灯可以为紧急情况开辟出一条绿色通道。

6、安全监控

在安防领域,摄像头与传感器产生大量数据,边缘计算能快速采集数据进行处理分析,提供快速、高效、精准的实时响应,使安防行业迈入全新的层次。

7、AR/VR

在应用 VR/AR 设备时,低时延是实现良好用户体验的关键。往往虚拟现实的体验资源部署在云端或后台服务器中,传输延迟比较高,容易导致晕眩。VR 中对于视觉假象特别敏感,视频编码必须保证高质量,因此对 GPU 的性能也要求非常高。边缘计算可以把非常重负荷且复杂度比较高的图像计算部署到边缘数据中心,来加速其编码解码处理能力,降低 AR/VR 体验中的延迟,为玩家提供声临其境的体验。

8、医疗保健

医疗设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录。边缘计算通过连接这些医疗设备,在紧急情况下可以为医院和医生提供可靠和最新的患者信息。


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