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,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,智能交通边缘计算多少钱,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,福建智能交通边缘计算,为什么要冒这个风险呢?此外,智能交通边缘计算,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,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,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。
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中,在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息,检测空气、光照强度、噪音水平等环境数据,当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中,边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据,根据实时路况来控制交通信息灯,以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中,如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度,并且受到网络制约,因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物,智能交通边缘计算卡,并且规划路径。edgeosc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统,它分为3个部分,底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据,提高了数据共享的范围和---,以实现智慧城市中数据价值的大化。
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
据估计,到2020年,每人每天平均将产生1.5gb的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。
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