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，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，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，宁夏回族自治边缘计算卡，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，网关边缘计算卡，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。
边缘计算为什么重要？
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。
具备边缘计算能力的设备可以多种多样，如工业电脑（IPC）、网关、可编程逻辑控制器（PLC）都可以成为边缘计算设备，智能交通边缘计算卡，这些设备本身需要具备存储和计算能力，新基建边缘计算卡，内置特定的算法和软件，通讯方式也多种多样。边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通，另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。
边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。以工业电脑产品为例，不同型号的尺寸从约电脑主机大小至约手机包装盒大小不一，很新的工业电脑典型配置中已经内置英特尔i7处理器。
边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
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，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神经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投资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。
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