也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章?为什么不坐等5g网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施?
●---一下,智能边缘计算报价,你正坐在一辆自动驾驶汽车里,汽车突然断开了5g网络。这时,汽车不仅会“失明”,而且会丧失决策能力。当高带宽和低---通信所需的计算能力实际上与一个额外的神经处理单元的成本相同时,为什么要冒这个风险呢?此外,智能边缘计算系统,它的总体耗能还会比利用特定硬件实现---预测来的要高。
●移动互联网提供商希望将投资换现用于开发和部署5g网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划,但它们并不会很快投入商业使用。例如,河南智能边缘计算,nbox有12个声学传感器,每个月可以产生多达1 tb的音频数据。按照lte目前每gb的价格,智能边缘计算产品,将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。
●网络覆盖将主要建立在城市,这意味着其他很多地方接受不到5g信号。与此相反,边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方,只需要---的成本投入,并且这通常不会---增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与---相结合使得在本地处理大量数据成为可能。
随着传感器价格和计算成本的持续下降,更多的“东西”将被连接到互联网。
随着更多的联网设备变得可用,边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用,尤其是在云计算效率低下的一些领域。
我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。
“当我们把云的威力下沉到设备(即边缘)时,我们可带来实时地响应、分析和行动的能力,尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段,但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决范围的一些重大挑战。”
自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多---于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延长,但是其50ms、100ms这种周期对于---机床、机器人、高速图文印刷系统的100μs这样的“控制任务”而言,仍然是非常大的---的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。
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