边缘计算有哪些应用场景？

根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：
1、自主汽车
卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
2、油气行业资产的远程监控
石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。
然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
3、智能电网
边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。
连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。
4、预测性维护
制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。
5、住院病人监护
医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。
医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。
6、云游戏
云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。
云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。
7、内容交付
通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
8、交通管理
边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。
9、智能家居
智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。
目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

楼宇节能需要运用物联网技术，将数据用传感器设备实时感知采集，通过无线网络把楼宇与互联网相连接，实现信息的交换与管控。帮助用户实现照明智能管控、温度智能管控、能耗智能管控、环境监测管控、等内容，对楼宇空间进行智慧化控制、监控、管理，可以有效和高效地使用电力可以节省资金。
天环PACOM智能建筑能耗系统能帮助用户实现照明智能管控、温度智能管控、能耗智能管控、环境监测管控、空间智能管控及人员和资产定位等内容，对楼宇空间进行智慧化控制、监控、管理。系统在安全性上对系统进行多层加密和黑名单机制，能够提供物联网所需的工业级、政府级、多层级的安全性。以及在平台上加入了AI算法，使其具备超强人工智能算法，通过不断的数据采集、分析、挖掘，能够对整体建筑系统运行进行预测性维护，同时针对用户体验数据、环境数据等进行自动控制策略优化，无感知智控。

随着智能手机的普及和各种智能联网设备的广泛运用，联网设备的数量近几年都在不断增长，从2017年起，整个物联网市场预计每年价值超过10亿美元。物联网渗透到各行各业中已经是不争的事实，2018年即将结束，千锋物联网培训为大家分析2018年物联网呈现的四大关键趋势。

趋势1：物联网平台被大规模采用

根据研究，企业决策者正在迅速意识到物联网带来的机遇。其研究显示，60%的决策者已经使用或计划在未来两年内使用物联网。

到2018年为止，我们已经看到了物联网软件平台的发展，以及硬件 *** 作管理、安全性、预测性维护和资产跟踪的打包应用程序的广泛采用。

趋势2：物联网与AR、人工智能和机器学习协同应用

没有一项技术是在真空中发展起来的，大量的物联网应用及平台生态集成了机器学习、图像识别、增强现实和区块链技术。今年，我们看到很多单点智能技术与物联网协同或者多个技术与物联网协同应用案例。

趋势3：优化数据

数据是支持物联网系统和服务的重要因素。然而，只有精心准备、干净、格式化和可索引的数据才能成为有价值的数据。根据数据科学家的观点，从异构数据中获得分析洞察力的工作80%是乏味的。因此，并不是每一个将IOT技术引入到其 *** 作和过程中的公司都会得到最好的数据。

趋势4：面对物联网安全挑战

安全仍是整个物联网生态系统中最大的问题。多层物联网系统存在安全问题。企业数据传输和个人数据共享都是主要问题。其他问题领域包括支付交易安全和硬件层安全性。

如今，个人移动设备的生物识别已经无处不在。我们可以期待连接的设备接受先进认证的好处。

据悉，预计到2030年，物联网将为全球GDP增长贡献10-15万亿美元。这个庞大的市场必然大有发展，如果你也看好物联网的发展，可以来千锋智能物联网培训进行专业系统的学习。

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