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边缘计算

在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，边缘计算卡，需要大量计算。这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，新基建边缘计算卡，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（***的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。产业链的协同，仍然是解决“质量、成本、交付”的问题。

边缘计算相对于5G，优势何在？

也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章？为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施？

●想象一下，网关边缘计算卡，你正坐在一辆自动驾驶汽车里，汽车突然断开了5G网络。这时，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的***处理单元的成本相同时，为什么要冒这个风险呢？此外，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。

●移动互联网提供商希望将***换现用于开发和部署5G网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划，但它们并不会很快投入商业使用。例如，nBox有12个声学传感器，每个月可以产生多达1 TB的音频数据。按照LTE目前每GB的价格，将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。

●网络覆盖将主要建立在城市，这意味着其他很多地方接受不到5G信号。与此相反，边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方，只需要一次性的成本投入，并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。

边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。

边缘计算的应用

边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，FPGA边缘计算卡，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。EdgeOSc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为３个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和深度，以实现智慧城市中数据价值的大化。