Question

边缘计算有哪些应用场景？

Answer 1

根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：
　　1、自主汽车
　　卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
　　2、油气行业资产的远程监控
　　石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。
　　然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
　　3、智能电网
　　边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。
　　连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。
　　4、预测性维护
　　制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
　　边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。
　　5、住院病人监护
　　医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。

　　医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。

　　6、云游戏
　　云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。
　　云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。
　　7、内容交付
　　通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
　　8、交通管理
　　边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。
　　通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
　　有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。
　　9、智能家居
　　智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
　　通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。
目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

Answer 2

边缘计算有许多的应用场景，概括起来主要有以下十点，应用一：改进医疗设备性能和数据管理
在医疗场景下，边缘计算主要帮助医疗保健体系的IT基础架构，具体来说，是防止医疗设备管理的应用程序发生延迟。在边缘计算的支持下，无需构建集中的数据中心，可对关键数据进行本地化，在安全性、响应速度和有效性上有更佳表现。

应用二：本地零售的实时数据分析
边缘计算的主要目的，是让运算尽可能接近数据源。在零售场景中，以往企业都是将各分支的数据汇总到中心位置进行分析，再进行决策和行动。而通过边缘计算，零售店铺可以在本地就进行数据处理和优化，这样组织的行动反馈就能更快更及时。

应用三：让虚拟现实更生动
在技术支持下，本地设备可以大大提升用户的参与程度，用户也可以有更生动、更即时的增强现实体验。在这个前提下，越来越多的企业将进行转型。

应用四：加速数据分析
在这一场景下，通过本地计算能力，在数据分析早期就引入较高智能水平的运算。这样可以使得数据更为清晰，从而加快企业的分析和决策速度。在云计算场景中，运算对智能化和精准度的要求较低，主要是在后期应用中使用，故而分析数据需要花费更多时间。

应用五：智能制造
其实边缘计算在智能制造方面属于基础层面的构架。在生产车间采进行“近实时”分析，可以提升运营效率，并增加边际效益从而提高利润。此外，通过边缘计算系统来收集数据、制造智能化工具过程中，可以及时识别异常情况，尽量避免产线停顿。

应用六：消除过剩数据
传统的云计算架构不可避免地会导致多余数据堆积在云存储里，比如物联网的感应数据等。这些数据大多都是无用的，对企业来说花费成本区储存这项数据基本上是没有必要的。边缘计算可以做到只向云端传输有效数据，让流程更为优化。

应用七：让安保系统响应更快速
对于那些建有庞大又复杂的安保系统的企业来说，边缘计算非常实用，它可以有效筛选出关键信息防止带宽的浪费。举例来说，动作捕捉摄像机如具备运算能力，就可以只上传有价值的信息。

应用八：现实数据收集
在零售环境下，物联网、数字标签、IP光纤都是实现边缘计算的基础配置。未来我们的业务将依赖规模在万亿级别的数据挖掘和集成。边缘计算通过本地设备和传感器，协同云端一起收集现实数据，能够做到这个量级的数据聚合。

应用九：降低运营成本减少存储需求
在边缘计算加成下，收集到的数据无需在本地和中央服务器之间穿梭，就可以让本地设备知道要执行哪个功能。这样就可以节省运营成本和存储设备的投入了。

应用十：让诊断与治疗更有针对性
这虽然也是医疗场景的应用，但这里的边缘计算更专注提升病患的康复体验。医疗物联网设备在边缘计算应用下，可以更快更早地检测出病人的异常健康数据。这就可以让医生的诊断措施和医疗干预来得更及时。此外，随着可穿戴系统的普及，存储设备及传感器的成本也会不断下降。在边缘计算技术的帮助下，看病就医将从“被动治疗”转变为AI辅助下的实时的、预测性的保健式医疗。

Answer 3

边缘计算盒子最广泛的用途是在ai视觉分析技术这块，

边缘计算应用场景：智慧工地、智慧社区、智慧城管、智慧工厂、明厨亮灶等。

智慧工地上围绕施工工地最常见的工人工服识别、安全帽佩戴识别、人脸识别、安全周界检测、打电话/吸烟、摔倒检测、明火检测、渣土车、土堆裸露识别等一系列子场景。

智慧城管覆盖着市容环境、街面秩序、宣传广告、市政设施等类别，有垃圾桶溢满识别、晾晒衣物识别、出店经营识别、乱摆摊识别、广告牌识别等。

智慧工厂围绕着传统工厂/生产管理，普遍存在运营粗放、效率低、应变能力差、安全隐患突出、资源不平衡等“行业症状。有抽烟识别、烟火识别、在岗离岗识别、着装规范识别等。

明厨亮灶围绕后厨员工的操作是否规范，卫生是否合格，是否有一些不应该出现的物品等。有厨师服、厨师帽、口罩穿戴着装、抽烟、玩手机识别、老鼠检测、外来人员识别等。

边缘计算优势有以下几点：

• 更高的数据处理速度：在本地处理数据可以减少数据传输的延迟，并且能够在本地对数据进行更快速的处理，从而提高响应速度。

• 降低网络带宽需求：在本地处理数据可以减少数据传输的带宽需求，节省网络带宽资源。

• 安全性更高：在本地处理数据可以减少数据传输过程中的数据泄露和篡改风险，提高数据的安全性。

• 更低的延迟：在本地处理数据可以减少数据传输的延迟，提高应用程序的响应速度。

• 更高的可靠性：在本地处理数据可以减少数据传输过程中的数据丢失和损坏风险，提高数据的可靠性。

• 更低的成本：在本地处理数据可以减少数据传输的成本，降低企业的运营成本。

边缘计算具有更高的数据处理速度、更低的网络带宽需求、更高的安全性、更低的延迟、更高的可靠性、更好的支持移动设备和更低的成本等优势，因此在许多实际应用中都具有重要意义。

Answer 4

需要关注对边缘计算的核心性能“高效率，低时延”比较敏感的应用。首先是车联网/自动驾驶领域，车联网对于数据处理的要求较为特殊，一是低时延，在车辆高速运动过程中，要实现碰撞预警功能，通信时延应当在几ms以内;二是高可靠性，出于安全驾驶要求，相较于普通通信，车联网需要更高的可靠性。同时由于车辆是高速运动的，信号需要在能够支持高速运动的基础上实现高可靠性。这样的话其实就需要边缘计算的场景。其次，还存在一些工业控制类的场景，这个场景要求满足低时延要求。此外，还有视频直播类的场景，例如5G的云VR/AR，对体育赛事或演唱会进行现场直播。移动边缘计算通过对信息进行实时处理，可以极大地降低时延，消除眩晕感，提升用户体验。
宏桥智慧“云盒”具备强大算力，可以打造智慧灯杆的边缘计算能力。具备边缘计算的智慧灯杆，可以理解成遍布城市各个角落的特殊的“机器人”。智慧灯杆具备智能设备的联动策略执行能力，感知设备与执行设备可以自行联动，自动执行联动策略；宏桥智慧“云盒”同时具备视频识别能力，智慧灯杆更是一台敏捷的监控机器人，解决非结构化视频数据的分析效率和资源瓶颈问题。

Answer 5

边缘计算的应用场景。1改进医疗设备性能和数据管理。二，本地零售的实时数据分析。第三，让虚拟现实更生动，第四，加速数据分析，第五，智能制造，第六，消除过剩数据，第七，让安保系统响应更快捷。第八，现实数据收集，第九，降低运营成本，减少存储需求。第十，让诊断与治疗更有针对性。