什么是边缘计算？有什么好处？

边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

好处：在边缘计算中，传感器数据不需要传输到汽车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云端的数据变少时，发生延迟的可能性，以及云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算（Fog Computing）。边缘计算具体是指在网络的“边缘”或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。

换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘，因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”

回到无人辅助驾驶场景：传感器能够收集数据，但不能立即对数据采取行动。例如，如果一名车辆工程师想要了解汽车车轴和刹车系统是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要进行维修或替换。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回中央云。

5G的边缘计算（Edge Computing）是指在离数据源（如用户设备、传感器等）相对较近的网络边缘位置进行数据处理、分析和存储的一种计算方式。边缘计算结合了5G网络的高速率、低延迟和大连接数的特点，可以有效地处理大量的实时数据，并及时响应用户需求。
在5G边缘计算中，计算任务被分配到边缘服务器上，而不是远程的数据中心或云服务器。这样可以降低网络延迟、提高数据处理速度，同时减轻核心网络的负担。5G边缘计算广泛应用于物联网、自动驾驶、智能城市、 智慧工地、智慧工厂、明厨亮灶、远程医疗等领域，为实现实时、高效的数据处理提供了关键支持。

物联网的关键技术

1、RFID技术

是物联网中“让物品开口说话”的关键技术，物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息，通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。

2、传感器技术

在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术，它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。

3、无线网络技术

物联网中物品要与人无障碍地交流，必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。

4、人工智能技术

人工智能是研究是计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考和规划等）的技术。在物联网中人工智能技术主要将物品“讲话”的内容进行分析，从而实现计算机自动处理。

5、云计算技术

物联网的发展理离不开云计算技术的支持。物联网中的终端的计算和存储能力有限，云计算平台可以作为物联网的大脑，以实现对海量数据的存储和计算。

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

主要用途

看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。边缘计算和云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙，更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。

工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏在会上说，传统制造业向智能化升级的过程中，特别需要通过边缘计算技术，将车间里的生产设备智能连接，提高效率，创新模式。

当前，全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔，机遇无限。

作为新兴技术趋势的佼佼者，边缘计算正在成为促进行业数字化转型的重要抓手，在智能化改造上起到重要作用。
“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展，A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据，随着5G的快速推进，给ABCD插上翅膀，算力的不断下沉，将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景，为边缘端更好实现技术赋能提供了价值。
以当前比较热门的自动驾驶来说，同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中，车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度，也就是说最多只有零点几毫秒时间，同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构，这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了，所以如果没有边缘计算，如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行，自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用，以车辆本身的边缘计算，以及车路协同形式，在道路两旁会部署一些小型智能服务器，就近接收来自周围车辆的信息流，迅速作出响应和决策，同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令，从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失，因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息，能够实时对周围车辆发出控制指令，车辆也能够根据来自道路的消息，以及车辆自身的边缘计算实时做出决策，整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造，边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上，例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑，很多都是边缘计算的场景。
再举例来说，电网有很多高压线、变电箱，人力的运维成本太大、危险系数也很高，传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生，数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后，借助于边缘智能技术，可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置，比方说在配电房内安装边缘计算装置，布置AI模型，边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备，实时采集每一个设备的状态，利用高清夜视摄像头，还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理，效率能够得到极大的提升，同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理，无需全部传输上报至云端集中处理，因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面，数据安全性也自然得到了提升。

边缘计算是指在靠近物与数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。对于物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。我记得我们公司那会采购服务器的时候，思腾合力还给我们做过一些讲解，具体的也不太了解，有兴趣你可以自己去看看。

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