边缘计算
说到边缘计算，我们可以借助章鱼的生活习性来加深理解。
“章鱼”是一种拥有超高智商的无脊椎动物。在时，它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为，章鱼巨量的***元有60％分布在八条腿上，脑部只有40％，是“多个小脑+一个大脑”的构造，类似于分布式计算。
而边缘计算也是一种分布式计算。它将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上，以减少业务的多级传递，降低网和传输的负担
边缘计算联盟ECC针对边缘计算，定义的了四个领域：设备域（感知与控制层）、网络域（连接和网络层）、数据域（存储和服务层）、应用域（业务和智能层）。这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。其应用程序在边缘侧（章鱼脚）发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算的兴起
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，为了扩展低性能的计算设备，Movidius***计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，智能交通边缘计算卡，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了Edge TPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是***网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的Edge TPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达Jetson Nano 配备了128个英伟达CUDA。瑞芯微发布的 RK3399 Pro——带有***网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达Jetson Nano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
哪些场景需要用到边缘计算？
边缘计算的前身是内容分发网络（CDN），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化***3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，天津智能交通边缘计算，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，智能交通边缘计算产品，生产过程会产生海量实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。
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