企业视频展播，请点击播放视频作者：北京速***子科技有限公司边缘计算的兴起从那时起，边缘计算能力一直在提高。2017年，为了扩展低性能的计算设备，Movidius***计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了EdgeTPUUnits，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，边缘计算，成本在100美元左右。2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是***网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，智能边缘计算设备，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的EdgeTPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达JetsonNano配备了128个英伟达CUDA。瑞芯微发布的RK3399Pro——带有***网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达JetsonNano）。物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。哪些场景需要用到边缘计算？边缘计算的前身是内容分发网络（CDN），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，智能边缘计算产品，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，智能边缘计算系统，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化***3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，生产过程会产生海量实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。边缘计算的应用目前边缘计算应用非常广泛，特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。智慧城市智慧城市是利用***的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。2016年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。智能制造智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进IT和OT系统的深度融合。工业机器人是实现智能制造的基础，近几年工业机器人在中国市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016年中国市场工业机器人消费总量达87000台，接近世界销量的近三分之一，是世界上很大的工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3C行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境恶劣、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。智能家居在当前的智能家居中，智能家电设备基本上都是由智能单品构成的，比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等，这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制，特别是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。智能边缘计算系统-边缘计算-速***子科技有限公司由北京速***子科技有限公司提供。北京速***子科技有限公司为客户提供“高速数据采集”等业务，公司拥有“鲁科数据”等品牌，专注于仪器仪表等行业。，在北京市海淀区安宁庄路26号楼8层802房1号的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：白利。)