十大邊緣計算案例，邊緣計算的實際應用有哪些？

發布時間：2023-11-14 瀏覽量：47919

隨著越來越多的企業和消費者將設備連接到互聯網，超高速5G網絡服務的覆蓋范圍擴大，以及組織追求邊緣計算所帶來的機遇，邊緣計算在企業中正迅速普及。我們可以來看下十大邊緣計算案例：

1、無人駕駛汽車

自動駕駛汽車是邊緣計算的主要應用之一，因為只有在實時分析駕駛所需的所有數據時，才能保證其安全可靠地運行。然而，在云端進行實時分析可能存在問題；由于自動駕駛汽車在向云端發送數據時所產生的數據量和相應的延遲，甚至缺乏必要的連接，可能導致不安全的延遲。這些車輛收集的數據量非常龐大。行業對于數據生成量的估計存在較大的差異，但都將其定為TB級別。

舉個例子，全球電信研究人員估計自動駕駛汽車每小時能夠產生超過40TB的數據。盡管5G網絡可以處理更多的數據容量，但不能保證能夠將所有數據按照自動駕駛車輛所需的速度傳輸到云端。因此，導航、車輛之間的通信以及與新興智能城市的集成需要車載計算能力和邊緣數據中心來進行處理。

2、智慧城市

市政當局正在利用邊緣計算技術創建智能社區，并通過智能交通控制等功能來管理道路。邊緣計算技術可以在許多領域提供支持，幫助市政當局、交通機構、公共轉型部門和私營運輸企業更好地管理車隊和整體交通流量。通過實時、實地情況的快速調整，邊緣計算平臺可以分析車輛數據，確定哪些區域出現了擁堵情況，并重新規劃車輛路線，以緩解交通擁堵。

另外，市政當局可以利用邊緣設備來處理來自電網、公共基礎設施、公共設施、私人建筑和其他場所傳感器的數據，以便立即評估需求并提高響應速度。這些市政當局包括城市工作人員和區域規劃者。

3、安全性更強

邊緣計算技術可以提升商業和消費者部署的安全性。企業可以利用邊緣計算實現視頻監控、生物識別掃描及其他監視和授權措施，用于實時分析數據，確認只有經授權的人員和批準的活動才得以進行。

舉個例子，企業可以利用帶有光學技術的生物識別安全產品，在邊緣設備上進行虹膜掃描，并即時分析這些圖像，以驗證工作人員是否匹配授權訪問權限。與此同時，視頻門鈴和安全攝像頭等消費者安全產品也可以從邊緣計算提供的實時分析中受益，這些分析通常通過部署在家庭網絡中的霧節點進行。

4、醫療保健

醫療保健數據源源不斷地來自不同的設備，這些設備包括醫生辦公室、醫院的醫療設備以及患者自己購買的消費類可穿戴設備。然而，并不需要將所有這些數據轉移到中央服務器進行分析和存儲，因為這樣可能會導致帶寬過載和存儲需求大幅增加。

相反，邊緣設備可以接收和分析來自端點醫療設備的數據，以確定哪些數據可以舍棄，哪些數據應該保留，并且更加重要的是，哪些數據需要立即采取行動。舉個例子，我們考慮一下心臟設備傳來的數據；邊緣設備可以運行一個程序，目的是匯總正常讀數以進行報告，但是如果有緊急處理的異常讀數出現，邊緣設備將會立即發出警告。邊緣計算在醫療服務中也扮演著關鍵角色，比如機器人輔助手術，這是一個實時數據分析至關緊要的過程。

5、工業制造流程

工業制造流程是指將原材料轉化為成品所涉及的各個環節和步驟。這些流程包括原料采購、生產、加工、組裝、包裝和分銷。制造和工業流程通常需要使用各種設備、機器和工具，以及人力資源來完成。這些流程的目標是提高生產效率，減少成本，并最終滿足消費者的需求和市場的要求。不斷改進和優化制造和工業流程是提高企業競爭力的重要舉措。

工業物聯網已經在制造工廠和其他類似行業中增加了數百萬臺連接設備，這些設備用于收集有關生產線、設備性能和成品的數據。然而，并非所有數據都需要在集中式服務器中進行處理，因為每個連接的溫度計的每個溫度讀數并不重要。有些情況下，由于設施位置偏遠，將數據轉移到集中式服務器（無論是在云端還是在本地）可能會非常昂貴或不可行。在這種情況下，邊緣計算將所需的處理能力引入到實際需要的地方，這些邊緣設備可以被編程為將聚合數據傳輸回中央系統，或者在邊緣設備上觸發所需的操作。

此外，邊緣計算提供了滿足制造和工業運營需求的速度。自動化裝配線快速運轉，需要實時干預來解決問題。邊緣計算通常用于支持預測性維護、能源效率計劃、定制生產運營，以及智能制造和智能運營。工業高管還可以利用邊緣計算作為物聯網生態系統的一部分，來監控、分析和管理工廠、車間以及辦公室的能源使用情況。能源供應部門本身也可以利用邊緣技術來監控和管理現場設備。

6、虛擬現實和增強現實

與其他使用情況相似，虛擬現實（VR）和增強現實（AR）都需要實時處理大量數據，因為任何延遲都可能導致操作的延遲。這意味著在使用VR和AR時，圖像和指令可能會延遲，當這些技術被廣泛使用時，會給用戶帶來糟糕甚至不安全的體驗。

雇員運用這些技術來引導他們完成任務和學習新流程，學生則用它們來學習復雜的概念，而個人則用于娛樂和提升技能。企業利用這些技術來創造獨特和定制的體驗，例如個性化的購物展示。當帶寬限制、成本和隱私問題導致使用集中式處理能力成為不佳選擇時，邊緣計算可實現不同的體驗。

7、強化工作場所的安全措施

根據美國勞工統計局(BLS)發布的數據，2020年美國私營企業主報告了210萬起非致命工傷案例。而根據勞工統計局最新數據顯示，2019年有5,333人因工傷而喪生。然而，各行各業正在采用諸如端點傳感器、計算機視覺、人工智能和邊緣設備等技術組合，以提升工作場所的安全應用。

舉個例子，企業可以利用現場員工的位置數據來滿足COVID-19大流行所帶來的社交距離要求，一旦員工移動或靠得太近，系統便會發出警報。由于這類位置數據在使用后就沒有太多價值，所以可以在邊緣進行信息的收集和處理，而不必將其移動并存儲在企業的數據中心中。

8、流媒體服務和內容交付

流媒體就是通過互聯網將音頻、視頻等內容傳輸到用戶設備的過程。在流媒體服務中，用戶可以即時觀看或收聽內容，無需等待下載完成。這種服務通常使用流媒體協議，在傳輸過程中將內容切分為小塊進行傳輸。

流媒體服務和內容交付的優勢包括快速啟動、實時播放和按需觀看。用戶可以根據自己的需要，隨時選擇想要觀看或收聽的內容，并且可以通過跳轉或快進來快速瀏覽或跳過部分內容。此外，流媒體服務還提供了多種設備的支持，用戶可以在手機、平板電腦、電視等多種設備上享受流暢的觀看體驗。

對于內容提供商來說，流媒體服務和內容交付可以幫助他們擴大受眾范圍，并提供更多的觀眾互動。通過流媒體服務，內容提供商不再受限于地理位置或傳統的廣播電視機制，可以將內容傳遞給全球范圍內的觀眾。此外，流媒體服務還可以提供個性化推薦和用戶喜好分析，幫助內容提供商更好地了解觀眾需求，為其提供更加精準的內容。

總之，流媒體服務和內容交付已經成為現代娛樂消費的主要方式。通過互聯網，用戶可以隨時隨地享受各種音頻、視頻內容，而內容提供商也能夠獲得更多的觀眾和商機。

在增強現實和虛擬現實的應用中，邊緣計算的使用方式與之類似。它可以滿足視頻流和內容傳輸的低延遲需求。除此之外，邊緣計算還提供了良好的用戶體驗，支持各種現有和新興功能，例如搜索、內容推薦、個性化體驗和互動功能。

隨著OTT流媒體平臺成為分發內容的標準方式，許多媒體企業正在采用邊緣計算技術來提供原創內容、現場活動和區域內容，并確保提供完美的用戶體驗，這正是消費者目前對內容服務的期望。

9、提升客戶服務質量

無論是銀行業還是零售業，各個行業的企業都在研究如何利用邊緣計算為客戶提供更加個性化的體驗和針對性的廣告。它們還在積極開發使用邊緣計算來支持新服務的方法，比如支持增強現實的交互式購物。

10、智能家居

隨著家庭變得越來越高科技，家里使用的人工智能虛擬助理、互聯網安全系統和智能揚聲器等設備將會產生越來越多的數據。這些數據的增加將導致家庭網絡的帶寬需求急劇增加。在家庭內部進行邊緣計算可以減輕網絡提供商所面臨的壓力，并保證實時響應能力。此外，邊緣計算還能夠提高家庭數據的隱私性，因為它將更多的數據留在家庭內部，減少了與第三方系統的交互。