随着人工智能与物联网的发展，云计算已成为时下最热门的技术之一，各行业巨头纷纷布局，那么边缘计算到底是什么呢？今天我们就来一起分享一下边缘计算。
PART 01
云计算
首先我们要了解一下云计算，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需便捷的使用共享计算设施，目前的物联网模式，云计算平台面临海量设备信息接入，功耗过高，宽带不够的难度，这是云计算很难实时的返回数据，完全依赖云计算的计算机系统，就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜。
PART 02
边缘计算
边缘计算就好比让中低层军官也开始发挥主观能动性，能一定程度上自主做出智能判断和行动决策，同时也只需要把一部分经过筛选的信息上传到司令部，大大缓解了网络通讯的压力，即使在和司令部暂时失去联系的情况下，也能自主做出部分决策。边缘计算不仅能缓解网络宽带各数据中心压力，还能提升服务响应能力，保护隐私数据，做到速度、安全、可拓展性、多功能性、可靠性合为一体，边缘计算的关键之一是边缘端的设备，俗称终端终端的开发需要使用高运算律的处理器芯片来支持，随着人工智能的发展，衍生出专门用于AI边缘计算的嵌入式神经网络处理器，简称NPU。接下来分享一下边缘计算的应用场景：
PART 03
边缘计算应用
1. 公共安全中实时数据处理
公共安全从社会的方方面面，如消防、出行，影响着广大民众的生活.随着智慧城市和平安城市的建设，大量传感器被安装到城市的各个角落，提升公共安全。边缘计算作为近数据源计算，可以大量地降低数据带宽，将可以用来解决公共安全领域视频数据处理的问题。
举个例子，当前城市中部署了大量的IP摄像头，但是大部分摄像头都不具备前置的计算功能，而需要将数据传输至数据中心进行处理，或者需要人工的方式来进行数据筛选.基于边缘计算技术，开发了安珀警报助手，其可以自动化地在边缘设备上部署视频分析程序，并与附近的边缘设备协同 实时地对视频进行处理，同时和周边摄像头进行联动，以完成车辆的实时追踪。
2.智能网联车和自动驾驶
随着机器视觉、深度学习和传感器等技术的发展，汽车的功能不再局限于传统的出行和运输工具，而是逐渐变为一个智能的、互联的计算系统，我们称这样新型的汽车为智能网联车。智能网联车的出现催生出了一系列新的应用场景，例如自动驾驶、车联网以及智能交通。一辆自动驾驶车辆一天产生的数据为4TB，这些数据无法全部上传至云端处理，需要在边缘节点（汽车）中存储和计算。
3.虚拟现实
虚拟现实（virtual reality，VR)和增强现实 (augment reality，AR)技术的出现彻底改变了用户与虚拟世界的交互方式.为保证用户体验，VR/AR的图片渲染需要具有很强的实时性.研究表明：将 VR/AR的计算任务卸载到边缘服务器或移动设备，可以降低平均处理时延. MUVR是一个在边缘服务器上支持多用户VR程序的处理框架，其将 VR图像渲染卸载到边缘服务器，并尝试重用用户之前的VR图像帧，以降低边缘服务器的计算和通信负担.而背景环境渲染卸载到移动端处理，由此实现移动设备上的高质量的VR应用。有效地解决了可穿戴设备电池容量以及处理能力有限的问题。
4.工业物联网
工业互联网是机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作.但是在工业物联网领域的应用实践中，对于工业实时控制及边缘设备安全隐私的要求较高， 并且产生的数据需要本地化处理，因此将边缘计算应用于工业物联网成为了行业发展的方向
5.智能家居
随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步的发展，其利用大量的物联网设备（如温湿度传感器、安防系统、照明系统）实时监控家庭内部状态，接受外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性.并且，由于家庭数据的隐私性，用户并不总是愿意将数据上传至云端进行处理，尤其是一些家庭内部视频数据。而边缘计算可以将计算（家庭数据处理)推送至家庭内部网关，减少家庭数据的外流， 从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。
6.智慧城市
智慧城市是利用先进的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行.智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构化的特点，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。
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