在與垂直行業(yè)進(jìn)行合作時(shí)，需要著重解決的問(wèn)題：減少與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)間的隔閡。在不同行業(yè)內(nèi)部有經(jīng)過(guò)多年積累的經(jīng)驗(yàn)與標(biāo)準(zhǔn)，在邊緣計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，需要與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)靠近，減少隔閡。例如，在針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的研究中，自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)的完成需要使用到智能算法、嵌人式操作系統(tǒng)、車載計(jì)算硬件等各類計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知識(shí)，這對(duì)于計(jì)算機(jī)從業(yè)人員而言是一個(gè)機(jī)遇，陜西AI邊緣計(jì)算VR，因此許多互聯(lián)網(wǎng)公司投人資源進(jìn)行研究。然而，若想研制符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的汽車，*應(yīng)用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知識(shí)是完全不夠的，還需要對(duì)汽車領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)有較好的理解，例如汽車動(dòng)力系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等，陜西AI邊緣計(jì)算VR，這就需要與傳統(tǒng)汽車廠商進(jìn)行緊密合作。同樣，在智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，同樣需要設(shè)計(jì)下沉到領(lǐng)域內(nèi)、符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的邊緣計(jì)算系統(tǒng)，陜西AI邊緣計(jì)算VR。邊緣計(jì)算處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間，或處于物理實(shí)體的頂端。陜西AI邊緣計(jì)算VR

邊緣計(jì)算包含3個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容： 1、應(yīng)用程序/服務(wù)功能可分割。邊緣計(jì)算中的一個(gè)任務(wù)可以遷移到不同的邊緣設(shè)備去執(zhí)行，任務(wù)可分割包括*能分割其自身或?qū)⒁粋€(gè)任務(wù)分割成子任務(wù)，任務(wù)的執(zhí)行需要滿足可遷移性，即任務(wù)可遷移是實(shí)現(xiàn)在邊緣設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的必要條件。 2、數(shù)據(jù)可分布。數(shù)據(jù)可分布既是邊緣計(jì)算的特征也是邊緣計(jì)算模型對(duì)待處理數(shù)據(jù)**的要求。邊緣數(shù)據(jù)的可分布性是針對(duì)不同數(shù)據(jù)源而言的，不同數(shù)據(jù)源來(lái)源于數(shù)據(jù)生產(chǎn)者所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。 3、資源可分布。邊緣計(jì)算模型中的數(shù)據(jù)具有一定的可分布性，從而要求處理數(shù)據(jù)所需要的計(jì)算、存儲(chǔ)和通信資源也具有可分布性。只有當(dāng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)處理和計(jì)算所需要的資源，邊緣設(shè)備才可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。深圳人工智能邊緣計(jì)算智慧校園邊緣計(jì)算通過(guò)將熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)映射到高速計(jì)算中，來(lái)提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。

工業(yè)控制器的虛擬化技術(shù)——邊緣計(jì)算走進(jìn)工廠車間： 商用技術(shù)在消費(fèi)者和信息技術(shù)（IT）領(lǐng)域的應(yīng)用速度幾乎總是比工業(yè)技術(shù)更快。例如，多年來(lái)，虛擬化技術(shù)在IT環(huán)境中已經(jīng)非常普遍，較常見(jiàn)的是在基于服務(wù)器的應(yīng)用中。相比之下，工業(yè)自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）應(yīng)用在采用虛擬化方面則落后了數(shù)年。如今，虛擬化已經(jīng)成為幾乎所有OT產(chǎn)品、實(shí)踐和應(yīng)用的主流，盡管它仍然常常用于機(jī)房環(huán)境中?，F(xiàn)在，OT系統(tǒng)服務(wù)器托管多臺(tái)虛擬機(jī)以實(shí)現(xiàn)可視化、歷史記錄、冗余和其他用途的做法非常普遍。自動(dòng)化工程師使用基于桌面的虛擬化來(lái)快速創(chuàng)建開(kāi)發(fā)和測(cè)試系統(tǒng)。虛擬化為快速部署系統(tǒng)、優(yōu)化資源使用和備份配置帶來(lái)了益處。

邊緣計(jì)算相比把所有視頻上傳到云中心，并讓云中心去解決，這種方式能夠更快的解決問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展讓普通人家里的電子器件都變得活潑了起來(lái)，**讓這些電子器件連上網(wǎng)絡(luò)是不夠的，我們需要更好的利用這些電子元件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)更好的為當(dāng)前家庭服務(wù)?？紤]到網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)私密保護(hù)，我們需要這些數(shù)據(jù)比較好*能在本地流通，并直接在本地處理即可。我們需要網(wǎng)關(guān)作為邊緣結(jié)點(diǎn)，讓它自己消費(fèi)家庭里所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，上海人工智能邊緣計(jì)算智能安防。同時(shí)由于數(shù)據(jù)的來(lái)源有比較多（可以是來(lái)自電腦、手機(jī)、傳感器等任何智能設(shè)備），人工智能邊緣計(jì)算智能安防。邊緣計(jì)算中面臨比較多出錯(cuò)的可能性，比如機(jī)器宕機(jī)，網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，程序崩潰等等。邊緣計(jì)算支持橫向擴(kuò)展，即通過(guò)增加普通 PC 服務(wù)器來(lái)提高系統(tǒng)的整體處理能力。

自動(dòng)化事實(shí)上是一個(gè)以“控制”為中心?？刂剖腔凇靶盘?hào)”的，而“計(jì)算”則是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行的，更多意義是指“策略”、“規(guī)劃”，因此，它更多聚焦于在“調(diào)度、優(yōu)化、路徑”。就像對(duì)全國(guó)的高鐵進(jìn)行調(diào)度的系統(tǒng)一樣，每增加一個(gè)車次減少都會(huì)引發(fā)調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)整，它是基于時(shí)間和節(jié)點(diǎn)的運(yùn)籌與規(guī)劃問(wèn)題。邊緣計(jì)算在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用更多是這類“計(jì)算”。簡(jiǎn)單地說(shuō)，傳統(tǒng)自動(dòng)控制基于信號(hào)的控制，而邊緣計(jì)算則可以理解為“基于信息的控制”。值得注意的是，邊緣計(jì)算、霧計(jì)算雖然說(shuō)的是低延時(shí)，但是其50mS、100mS這種周期對(duì)于高精度機(jī)床、機(jī)器人、高速圖文印刷系統(tǒng)的100μS這樣的“控制任務(wù)”而言，仍然是非常大的延遲的，邊緣計(jì)算所謂的“實(shí)時(shí)”，從自動(dòng)化行業(yè)的視角來(lái)看——比較不幸，依然被歸在“非實(shí)時(shí)”的應(yīng)用里的。邊緣計(jì)算的量級(jí)將會(huì)越來(lái)越大。深圳人工智能邊緣計(jì)算智慧校園

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間能夠互通狀態(tài)和診斷信息。陜西AI邊緣計(jì)算VR

邊緣節(jié)點(diǎn)的可靠性。邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù)大多數(shù)依賴于邊緣節(jié)點(diǎn)，不像云計(jì)算中心有穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)，許多邊緣節(jié)點(diǎn)暴露于自然環(huán)境下，保證邊緣節(jié)點(diǎn)的可靠性非常重要.例如，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的公共安全解決方案需要依賴智能攝像頭進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算，然而在極端天氣條件下，攝像頭容易在物理上收到損害，例如暴風(fēng)天氣會(huì)改變攝像頭的角度，暴雪天氣會(huì)影響攝像頭的視覺(jué)范圍，在此類場(chǎng)景中，需要借助基礎(chǔ)設(shè)施的配合來(lái)保證邊緣節(jié)點(diǎn)的物理可靠性。同時(shí)，邊緣數(shù)據(jù)有時(shí)空特性，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的獨(dú)特性和不可恢復(fù)性，需要設(shè)計(jì)合理的多重備份機(jī)制來(lái)保證邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)可靠性.因此，如何借助基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)保障邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的物理可靠性和數(shù)據(jù)可靠性是一個(gè)重要的研究課題。陜西AI邊緣計(jì)算VR

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