邊緣計算的應(yīng)用

目前邊緣計算應(yīng)用非常廣泛，特別適合具有低時延、高帶寬、高可靠、海量連接、異構(gòu)匯聚和本地安全隱私保護等特殊業(yè)務(wù)要求的應(yīng)用場景。

智慧城市

智慧城市是利用先進的信息技術(shù)，實現(xiàn)城市智慧式的管理和運行。2016 年阿里云提出了“城市大腦”的概念，實質(zhì)是利用城市的數(shù)據(jù)資源來更好地管理城市。然而，智慧城市的建設(shè)所依賴的數(shù)據(jù)具有來源多樣化和異構(gòu)性的特點，同時涉及城市居民隱私和安全的問題，因此應(yīng)用邊緣計算模型，將數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理是一個很好的解決方案。

智能制造

智能制造是邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)中非常典型的應(yīng)用領(lǐng)域，借助于邊緣計算將促進 IT 和 OT 系統(tǒng)的深度融合。工業(yè)機器人是實現(xiàn)智能制造的基礎(chǔ)，新基建邊緣計算報價，近幾年工業(yè)機器人在中國市場呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的趨勢。據(jù)統(tǒng)計，2016 年中國市場工業(yè)機器人消費總量達 87000 臺，黑龍江邊緣計算報價，接近世界銷量的近三分之一，F(xiàn)PGA邊緣計算報價，是世界上很大的工業(yè)機器人市場。工業(yè)機器人的應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在汽車制造、3C 行業(yè)、物流、金屬加工、塑料和化工等行業(yè)，通過機器人完成搬運和上下料、裝配和拆卸、焊接等工作環(huán)境惡劣、自動化/執(zhí)行精度和安全程度要求非常高的工作場景。工業(yè)機器人需要具備應(yīng)對復(fù)雜的現(xiàn)場環(huán)境并結(jié)合當(dāng)前工作流程進行綜合分析和判斷的能力，以及與其他機器人協(xié)作完成復(fù)雜工作任務(wù)的能力。

智能家居

在當(dāng)前的智能家居中，智能家電設(shè)備基本上都是由智能單品構(gòu)成的，比如密碼鎖、智能照明、智能空調(diào)、安防監(jiān)控、智能衛(wèi)浴、室內(nèi)環(huán)境監(jiān)控、家庭影院多媒體系統(tǒng)等，這些智能家電設(shè)備需要依賴于云平臺才能實現(xiàn)手機端在外網(wǎng)的遠程控制。這種基于云平臺的智能家居在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時將無法進行控制，特別是多個智能單品聯(lián)動的場景將無法對多個設(shè)備進行協(xié)調(diào)。

MEC基本架構(gòu)可以劃分以下幾層

基礎(chǔ)設(shè)施層，包括各種類型的服務(wù)器，如以計算能力為主的計算型服務(wù)器、存儲為主的存儲型服務(wù)器以及硬件加速卡之類，滿足AI推理、圖形圖像渲染、網(wǎng)絡(luò)高速轉(zhuǎn)發(fā)等需求。虛擬化層，為上層各種能力服務(wù)以及APP應(yīng)用提供虛擬化平臺資源及管理，包括虛機和容器兩種類型，滿足不同應(yīng)用共享統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施。網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)能力層，網(wǎng)絡(luò)能力包括本地分流，還有NAT、虛擬防火墻VFW、DNS、業(yè)務(wù)負載均衡LB等組網(wǎng)基本服務(wù)能力，同時還提供無線網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)RNIS、帶寬管理、業(yè)務(wù)路由規(guī)則、無線室內(nèi)定位等服務(wù)。這些服務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)能力開放框架，以API接口方式來提供服務(wù)。邊緣服務(wù)能力層采用微服務(wù)化框架設(shè)計，網(wǎng)關(guān)邊緣計算報價，隨著后續(xù)業(yè)務(wù)需求的變化，可以引入新的能力，如AI能力、大數(shù)據(jù)能力等來豐富完善MEC的能力層。MEC管理層，提供MEC服務(wù)門戶、業(yè)務(wù)編排管理、業(yè)務(wù)策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虛擬資源管理等。應(yīng)用層，如視頻監(jiān)控、AR/VR視頻、園區(qū)等各種第三方應(yīng)用APP

邊緣設(shè)備智能化的基本要求

將計算基礎(chǔ)架構(gòu)從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣這一主張，得到了越來越廣泛的共識。諸如聯(lián)邦學(xué)習(xí)之類的概念，通過共享的預(yù)測模型進行協(xié)作學(xué)習(xí)這種方式，將標(biāo)準(zhǔn)集中式機器學(xué)習(xí)(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到手機——在將數(shù)據(jù)存儲到云的需求中，消解了對可實現(xiàn)ML能力的要求。5而各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)，每天都在發(fā)展、以更好地賦能基于邊緣的處理功能。成功地將智能帶到邊緣設(shè)備也帶來了與傳統(tǒng)的AI不同的商機——例如：個性化購物，基于AI的助手;或在制造設(shè)施中進行預(yù)測分析。邊緣/霧計算的應(yīng)用，比如：車輛的自動駕駛;需要復(fù)雜反饋機制的機器人技術(shù)的遠程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設(shè)備;以及在電網(wǎng)中對本地電能使用進行預(yù)測分析。對于此類應(yīng)用，成功實施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構(gòu)性/靈活性尺寸

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