邊緣可視化是那些術語之一，如果你問10個人一個定義，你可能會得到十個不同的答案。為了避免這種模棱兩可，我直接找到了這項技術的來源之一，即凌華科技首席執行官Jim Liu。正如你所預料的那樣，這不是一個簡單的答案。

劉說：“邊緣方面是關于操作的，因為它是數據的來源，也是執行決策的地方。但是，由于涉及可視化，因此通常捕獲的數據量可能是巨大的。因此，需要巨大的計算能力。

Liu的定義帶來了另一個術語，邊緣AI或邊緣AI，其中計算“跟隨”數據。這表示接收數據后在計算系統中發生的初始操作。

在大多數情況下，該技術依賴于平臺內的微處理器。得益于英特爾和英偉達等公司的最新創新，這些功能隨時可用。但是，設計這些平臺的復雜性也相應增加，特別是因為功耗可能是 Edge 的一個問題。

Liu指出，許多應用需要在某些時候顯示高端圖形，例如在手術系統或其他醫療設備中。因此，它需要大量計算能力和正確面板的組合。因此，凌華科技與世界領先的面板制造商之一友友達合作。

眾所周知，友達正在尋求從純粹的商品面板供應商轉變為更像是垂直可視化供應商，提供高端功能，使其能夠在價格以外的其他方面展開競爭。與凌華科技等公司的合作可以比試圖單打獨斗更快地實現這一目標。

邊緣計算與云計算

將數據保存在邊緣與云中時，有一長串的優缺點。從積極的一面來看，最明顯的一點是，它讓系統反應更快。消除了數據從邊緣傳輸到云并返回所需的時間。雖然那段時間通常可以用毫秒來計算，但這些毫秒加起來，如果我躺在手術臺上或站在移動的車輛前，我不想等待這些毫秒，因為它們真的可以決定生與死。

基于邊緣的計算還可以節省成本，因為您可以消除可能昂貴的傳輸介質（5G蜂窩）來傳輸數據。然后是安全方面。如果數據從未離開您的設施，則被盜的可能性較小。

在硬幣的另一面，您通常已經在云中擁有大量的計算能力。因此，如果您可以接受上面提出的“優點”，則可以降低邊緣計算引擎的成本。

利用邊緣和云AI的應用程序的一個很好的例子是汽車。有些決定，比如何時在自動駕駛汽車中剎車，最好在當地做出。但是，有關流量路由，維護等的決策可能最好在云中處理，因為它們的時間敏感性較低。

醫療保健也是一個很棒的應用程序，可以利用邊緣可視化，同時還可以充分利用云。如前所述，通常需要實時響應，但醫療空間中的數據存儲至關重要，并且收集的數據量很大，特別是當您考慮存儲單個圖像所需的存儲空間時。將其乘以每個人的圖像數量，以及記錄任何類型的圖像（X射線，MRI等）的人數，您最終會得到一個非常大的數字，一個不可能在邊緣捕獲的數字。別忘了，這些圖像有時會被注釋，可能帶有數據密集型語音，并存儲在多個位置，進一步增加了所需的內存占用量，使其具有明顯的云比例。

它（幾乎）沒有說Edge可視化將在工廠設置中產生重大影響。使用機器學習，工廠可以處理自己的維護時間，并通過在小問題成為大問題之前標記小問題來最大限度地減少停機時間。它還可以幫助提高產品質量。

在上述垂直應用中，高級或邊緣集成顯示器在可視化數據和圖像以實現快速響應和決策方面發揮著重要作用。由于COVID-19大流行，這一作用進一步增加，這加速了全球行業的數字化轉型。用戶越來越依賴人機界面（HMI）進行遠程和非接觸式通信。最終結果是需要高端顯示器，這是友達的專長。該公司提供領先的顯示技術，包括微型LED，迷你LED，A.R.T.（高級無反射技術）和最新的傳感技術。

審核編輯：郭婷