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電子發燒友網報道（文/李彎彎）當前，在萬物互聯趨勢下，計算需求持續呈指數級增長，云計算中心越來越難以處理過于龐大的計算和數據，出現高延遲、網絡不穩定等狀況。邊緣計算中的邊緣節點具有小型、多分布、貼近用戶等特點，可減少傳輸延遲，讓數據更安全，越來越多的被用在各行各業。

根據中國信息通信研究院預測，未來80%的數據與計算將在邊緣節點完成。中國的邊緣計算更是走在世界的前列。創新研究公司GreyB今年2月的數據顯示，全球提交邊緣計算專利申請最多的10個組織中，有9個屬于中國。排名前10的學術機構全部來自中國，北京郵電大學以189項專利位居榜首。

中國能夠馳騁在邊緣計算賽道的前列，與全球領先的通信基礎設施、全球最大的應用場景等得天獨厚的優勢息息相關。我國領跑全球的5G建設速度，為邊緣計算需要的超低延遲提供了基礎。同時，國內所具有的全球最大的邊緣計算應用場景，反向催化邊緣計算技術性能提升，使技術與應用加速形成良性循環。

北京郵電大學計算機學院副院長王尚廣表示，就整體看，我國在邊緣計算的絕大部分領域均處于國際領先水平，其中技術應用最為強勢。華為一位不愿具名的邊緣計算業務專家此前對媒體表示，相比世界上其他國家，中國的邊緣計算在技術應用上發展更加廣泛豐富，在與5G、人工智能、音視頻的技術結合點上也走在前列。

另外，近幾年隨著邊緣計算與AI的結合，邊緣AI逐漸成為新的智能轉型手段，因其流量占用小、時延低、隱私性強等特點，可以與傳統云計算形成組合拳。邊緣端現場實時處理與響應，保留重要數據回傳云端，這種組合方式可以加速傳統行業智能化升級的落地。

邊緣AI的計算領域非常廣泛，包括智慧交通、智能汽車、智能家居、智慧物流、智慧農業、等等。在智慧交通方面，當前隨著城市交通智能化的發展，各種終端數量的增加，對海量信息實時處理的需求也顯著增加。

比如交通監控攝像頭，單個路口的高清攝像頭每天就會產生幾十G的視頻文件，這樣一條街、一個區域、甚至一座城市，產生的數據量是無比巨大的，而這些視頻中，真正有效的，需要捕捉的違法行為內容占比很少。邊緣AI計算機可在現場進行智能處理，直接在本地分析違法行為，篩選有價值內容上傳，大大降低了無效內容產生的帶寬和存儲浪費。

智能駕駛更是當下的熱門領域，具備智能駕駛輔助的汽車在行駛過程中會產生大量數據，這些數據可能是汽車自身數據、如時速、油門與剎車開度等，也可能是雷達、視覺等外部傳感器探測的數據，在車路協同場景中，甚至還會有其他車輛的位置、速度，及電子路政設施的交互數據。

汽車在道路上行駛時，如果這些數據全部需要上傳云端處理后再反饋車輛，就會產生嚴重的安全隱患，如果恰巧汽車行駛在無信號的山洞、隧道中，或信號故障、干擾的區域，云計算失聯，汽車無法自主進行決斷，而借助邊緣AI便可以避免這些問題。

再比如智慧農業，現在很多大型農場都采用了人工智能的方式，其中給一個場景是溫室大棚，溫室大棚場景中重要的是對植物的生長環境和生長環節進行精確的控制和管理。體現在利用數據采集、水肥控制、智能管理、數字農場平臺等技術，對育苗、種植、生長管理、收獲、休耕等種植環節進行管理。

在棚內部署邊緣AI，可以通過傳感采集設備獲取關鍵指標數據，智能判斷，控制水肥系統進行灌溉施肥，天幕系統控制光照，視覺采集監控農作物生長狀態。并定期將相關數據同步到云端的農業管理系統，為其科學決策提供依據。

在智能家居方面，隨著物聯網的普及，家庭生活將引入越來越多的智能應用，如智能照明控制、智能電視、智能空調等。這些應用需要在家中部署大量的傳感器和控制器。

為了保護家庭數據的私密性，數據處理可以使用邊緣AI，使得大部分計算資源被限制在家庭內部網關，禁止敏感數據外流。通過邊緣AI優化室內定位和家庭安防檢測，獲得比云計算更高的精度和更低的延遲。家庭娛樂也將從邊緣AI受益，無需將用戶偏好上傳到云端，系統可自行推薦個性化服務，讓用戶擁有更好的娛樂體驗。

除此之外，還有智慧物流，在智能物流系統中，將邊緣AI應用于單元級物流終端，提高其智能化等級。智慧城市，通過邊緣計算支撐智慧城市大規模基礎設施的計算和服務，可以實現終端設備的低時延應用，也可降低帶寬占用，這對城市中海量物聯網設備是很有必要的。總之憑借其本身的優勢，邊緣AI正在為各行各業帶來便利，隨著技術的成熟，未來還將會在更多領域更多場景中得到更好的應用。