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发布时间：2021-10-22
物联网边缘计算的关键
“物联网”一词的一个问题是它的定义很广。耗资数万美元的自动车辆收集万亿字节的数据并使用4G蜂窝网络被认为是物联网。同时，智能交通边缘计算，花费几美元的传感器只收集字节数据并使用低功耗广域网（lpwan）也被认为是物联网。
问题是每个人都在关注高带宽的物联网应用，比如自动车辆、智能家居和安全摄像头。这是因为每个人都是消费者，所以写这些东西的人在写C端内容比写B端内容的时候有更多的读者，智能交通边缘计算卡，因为企业物联网与较少的人直接相关，并且可能会有些乏味。
边缘计算相对于5G，优势何在？
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？
●想象一下，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，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟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，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。
●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，只需要一次性的成本投入，并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。
边缘计算
在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，智能交通边缘计算哪家好，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，智能交通边缘计算系统，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。产业链的协同，仍然是解决“质量、成本、交付”的问题。
