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发布时间: 2023-04-15 04:09
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视频作者:北京速核电子科技有限公司






边缘计算的应用

智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域,智能边缘计算产品,借助于边缘计算将促进 IT 和 OT 系统的深度融合。工业机器人是实现智能制造的基础,FPGA边缘计算产品,近几年工业机器人在中国市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计,2016 年中国市场工业机器人消费总量达 87000 台,接近世界销量的近三分之一,是世界上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3C 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业,通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境恶劣、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力,以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务,而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景,如果每台机器人都配备复杂的智能控制器,这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术,把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点,在保证时延的情况下还能实现集中控制,完成机器人之间的联动协同,可以大大降低工业机器人的开发、部署和维护成本。




边缘计算的价值


优势一:安全性更高

边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换,不再全部上传至云计算平台,防范了数据泄露的风险。

优势二:低时延

据运营商估算,若业务经由部署在接入点的 MEC 完成处理和转发,则时延有望控制在 1ms 之内;若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发,则时延约在 2~5ms 之间;即使是经过边缘数据中心内的 MEC 处理,时延也能控制在 10ms 之内,对于时延要求高的场景,如自动驾驶,边缘计算更靠近数据源,可快速处理数据、实时做出判断,边缘计算产品,充分保障乘客安全。

优势三:减少带宽成本

边缘计算支持数据本地处理,大流量业务本地卸载可以减轻回传压力,有效降低成本。譬如,一些连接的传感器(例如相机或在引擎中工作的聚合传感器)会产生大量数据,在这些情况下,将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本,新基建边缘计算产品,如若采用边缘计算处理,将减少大量带宽成本。





边缘计算

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI,早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上很大的分布式计算服务商之一,当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题,并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。 

对物联网而言,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。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。



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