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边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术，“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、B&R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及，其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计，2016年4月5日Schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管，智能交通边缘计算多少钱，主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算，都是表现出与IT融合的一种趋势，并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。IT与OT事实上也是在相互渗透的，自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面，也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的IoT集成、Web技术的融合方面的产品与技术。事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品，以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。IoT被视为未来快速成长的一个领域，包括前沿的已经出现了各种基于Internet的技术，高通已经提出了InternetofEverything—可以称为IoX。因此新一个产业格局呼之欲出，边缘计算联盟ECC的边界定义而言，华为其主旨在提供计算平台，包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等，而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，信通院则扮演传输协议与系统实现的集成，而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是，边缘计算/雾计算要落地，尤其是在工业中，“应用”才是较为的问题，所谓的IT与OT的融合，智能交通边缘计算平台，更强调在OT侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。边缘计算的优点保护隐私数据，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有78%的用户担心他们的物联网数据在未***的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，海南智能交通边缘计算，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络摄像头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了***用户隐私数据的风险。为此，针对现有云计算模型的数据安全问题，边缘计算模型为这类敏感数据提供了较好的隐私保护机制，一方面，用户的源数据在上传至云数据中心之前，首先利用近数据端的边缘结点直接对数据源进行处理，以实现对一些敏感数据的保护与隔离；另一方面，边缘节点与云数据之间建立功能接口，即边缘节点仅接收来自云计算中心的请求，智能交通边缘计算产品，并将处理的结果反馈给云计算中心。这种方法可以显著地降低隐私***的风险。边缘设备智能化的基本要求将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度***网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸智能交通边缘计算产品-速***子-海南智能交通边缘计算由北京速***子科技有限公司提供。北京速***子科技有限公司是从事“高速数据采集”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：白利。)