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商場邊緣計算架構(gòu)

來源: 發(fā)布時間:2025-07-08

隨著AI大模型向邊緣端遷移,倍聯(lián)德正布局兩大方向:邊緣大模型:研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本,支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合:與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊,結(jié)合TSN時間敏感網(wǎng)絡(luò),為L5級自動駕駛提供10Gbps級實(shí)時數(shù)據(jù)傳輸能力?!斑吘売嬎悴皇窃贫说奶娲撸茿I能力的延伸?!北堵?lián)德CTO李明表示,“通過精確的分工策略,我們正在讓每一輛自動駕駛汽車、每一臺工業(yè)機(jī)器人都擁有一個‘本地化超級大腦’?!痹谶@場智能變革中,邊緣計算與AI的深度融合,正重新定義技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。邊緣計算正在成為未來智慧城市的重要技術(shù)之一。商場邊緣計算架構(gòu)

商場邊緣計算架構(gòu),邊緣計算

智能家居需要實(shí)時監(jiān)測和控制家庭設(shè)備,如智能燈泡、智能插座、智能攝像頭等。在傳統(tǒng)的云計算模式中,智能家居設(shè)備需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理和分析,然后再將結(jié)果傳回設(shè)備進(jìn)行控制。這個過程存在較高的延遲和能耗,可能會影響智能家居的實(shí)時性和用戶體驗(yàn)。而邊緣計算則可以將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)部署在智能家居設(shè)備或附近的邊緣設(shè)備上,實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測和控制。這極大降低了網(wǎng)絡(luò)延遲和能耗,提高了智能家居的實(shí)時性和用戶體驗(yàn)。ARM邊緣計算視頻分析邊緣計算為無人機(jī)的自主飛行提供了強(qiáng)大的計算能力。

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隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及和5G通信技術(shù)的普遍應(yīng)用,越來越多的設(shè)備需要接入網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和處理。自動駕駛汽車需要實(shí)時感知周圍環(huán)境并做出決策,以保證行車安全。在傳統(tǒng)的云計算模式中,自動駕駛汽車需要將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理和分析,然后再將結(jié)果傳回汽車進(jìn)行決策。這個過程存在較高的延遲,可能會影響自動駕駛汽車的實(shí)時性和安全性。而邊緣計算則可以將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)部署在自動駕駛汽車上或附近的邊緣設(shè)備上,實(shí)現(xiàn)實(shí)時感知和決策。這極大降低了網(wǎng)絡(luò)延遲,提高了自動駕駛汽車的實(shí)時性和安全性。

在隱私安全方面,云計算和邊緣計算也呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。云計算作為集中式計算模式,所有數(shù)據(jù)都需要上傳至云端進(jìn)行處理和分析。這種處理方式雖然便于數(shù)據(jù)管理和分析,但也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯的風(fēng)險增加。特別是在處理敏感數(shù)據(jù)時,云計算的隱私安全性需要得到高度關(guān)注。而邊緣計算則通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析,提高了數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。邊緣計算設(shè)備能夠在本地或靠近用戶的位置實(shí)時處理數(shù)據(jù),避免了將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理的必要。這種處理方式減少了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險,并使得數(shù)據(jù)在收集地點(diǎn)進(jìn)行處理時能夠更好地遵守嚴(yán)格且不斷變化的數(shù)據(jù)法律。邊緣計算有助于減少數(shù)據(jù)中心的流量負(fù)載。

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在傳統(tǒng)的云計算模式中,用戶的數(shù)據(jù)請求需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)離用戶的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理,處理完后再將結(jié)果傳回用戶設(shè)備。這個過程中,網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难舆t、數(shù)據(jù)中心的處理延遲以及結(jié)果回傳的延遲共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)延遲的主要部分。而在邊緣計算中,計算任務(wù)被推向網(wǎng)絡(luò)邊緣,數(shù)據(jù)處理在本地或靠近用戶的位置進(jìn)行,從而明顯縮短了數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x,降低了網(wǎng)絡(luò)延遲。邊緣計算還可以通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和算法來降低網(wǎng)絡(luò)延遲。例如,通過優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議,可以減少數(shù)據(jù)包的丟失和重傳,從而提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?;通過優(yōu)化任務(wù)調(diào)度算法,可以合理分配計算任務(wù)到各個邊緣設(shè)備上,避免設(shè)備之間的負(fù)載不均衡導(dǎo)致延遲增加。零售業(yè)利用邊緣計算分析店內(nèi)客流和商品陳列,動態(tài)調(diào)整營銷策略以提升轉(zhuǎn)化率。園區(qū)邊緣計算使用方向

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中,邊緣計算將數(shù)據(jù)決策周期從秒級縮短至毫秒級,支持高速自動化控制。商場邊緣計算架構(gòu)

邊緣計算使得物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)能夠在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或中斷的情況下繼續(xù)運(yùn)行,保證了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。這對于需要持續(xù)監(jiān)控和控制的應(yīng)用場景具有重要意義。盡管邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先,邊緣設(shè)備的計算能力有限,可能無法滿足復(fù)雜數(shù)據(jù)處理和分析的需求。其次,邊緣計算的數(shù)據(jù)管理難題也需要得到解決,以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。此外,邊緣計算架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性也是一個亟待解決的問題。為了推動邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)中的普遍應(yīng)用,需要制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,以實(shí)現(xiàn)不同邊緣設(shè)備之間的互操作和協(xié)同工作。商場邊緣計算架構(gòu)

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