许多供应商也已经迈出了使用软件解决方案实现边缘计算的第1步，黑龙江边缘计算无人机。例如，诺基亚针对移动边缘计算（MEC）的软件解决方案旨在为基站站点提供边缘计算能力。同样，思科的IOx为其集成的服务路由器提供了一个边缘计算环境。这些解决方案应用于特定硬件，因此不适合部署在异构环境中，黑龙江边缘计算无人机。软件解决方案面临的一个挑战是如何开发跨越不同环境的可移植的解决方案。某些公司正在研究升级边缘节点，以支持通用计算需求。例如，可以升级无线家庭路由器以支持额外的计算任务。英特尔的SmartCellPlatform使用虚拟化技术，支持额外的计算任务，黑龙江边缘计算无人机。通用CPU替换专属DSP提供了另一种解决方案，但却需要巨大的投资。边缘计算将在工业应用中发挥重要作用。黑龙江边缘计算无人机

边缘计算MEC帮助关键的、影响性能的应用程序更快、更高质量地响应，它将改变几乎生活的方方面面。随着运营商和网络运营商开始推出5G网络和服务的初始阶段，边缘计算架构的实施将成为支持5G和物联网设备的重要点。

由于速度、带宽和规模是下一代连接的基石，MEC将帮助实现5G的承诺，并将为各地的消费者带来好处。云服务的推动：云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，将海量的数据传送到云中心成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性。 黑龙江边缘计算无人机缘计算通过非标准协议实现服务器上计算资源的整个。

边缘计算构筑各种创新应用

经十路是济南东西走向长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的比较好印证之一。

事实上，存在两种不同类型的MEC。第1种，专属式MEC。对于偏远地区而言，专属式MEC特别适用于矿业、重型货物和油气等行业，以及自动化工厂。同时，它也适用于实时远程手术等需要极低响应时间的任务。由于专属式MEC完全为了业务而建，它一般都部署在现场，并将边缘计算与移动专属网络捆绑在了一起，从而能为企业提供安全、专属的连接和计算。另一种，分布式MEC。分布式MEC支持多种业务，并将云的力量与公共4G或网络结合在了一起。它适用于需要跨多个站点部署的解决方案，尤其适用于需要在几毫秒内连接和分析数据的移动资产，其用途包括视频分析、实时资产检查和无人机，以及零售、活动和旅游业的沉浸式体验等。边缘计算设备在确保信息处理和快速传输到其他车辆方面可以发挥重要的作用。

边缘计算就是要将网络距离，或者空间距离上的与用户临近的这些分开的、分散的资源进行统一，为应用提供计算、存储以及网络服务。结尾，我从仿生学的角度再进行一下边缘计算的理解。我们可以做这样的类比，将云计算和数据中心比作人的大脑，边缘计算就相当于人的神经末梢。当我们受到外界的刺激，如针刺到手，我们的手会第1时间下意识的收手，然后大脑才会意识到刚才我们被针刺到了手，这是因为将手收回的过程其实是由神经末梢直接处理的非条件反射。这种非条件反射的速度是大于人的反应速度的，这是为了避免遭受更大的伤害，这另外一点就是让大脑更加专注于处理更为高级的智慧。在未来万物互联的时代，随着资源的的数量增多，我们其实是不可能为每一个设备都提供一个“大脑”的，这时我们就需要边缘计算来帮助我们，让每一个设备拥有自己的“大脑”。边缘计算设备将工业物联网设备组合在一起。黑龙江边缘计算无人机

边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术。黑龙江边缘计算无人机

在我们比较关心的汽车领域，边缘计算主要有几个落脚点，自动驾驶、智能座舱两大块，在比较难的领域，目前自动驾驶系统芯片选择上与深度学习的技术路线有比较大的重叠，深度学习算法复杂性比较高，需要有相应的嵌入式计算平台进行匹配，在应用过程中硬件技术路线主要有GPU、SoC、FPGA、ASIC等，这里分化比较厉害，有许多不同的方向。国外比较典型的公司是英特尔以133.8亿欧元收购的Mobileye，国内典型的则是地平线，这家公司的前景相对要更明朗一些，比如其在高级别自动驾驶上与奥迪的合作，在辅助驾驶上与首汽约车的合作，看起来颇有紧追Mobileye，后发先至的味道。总的来说，边缘计算具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点，在许多场景下特别是智能交通（车载领域）存在非常突出的优势。黑龙江边缘计算无人机

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