边缘计算与嵌入式系统

边缘计算(Edge computing )是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法,即事物和人所在的现场区域如家庭和远程办公室内。融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算与嵌入式系统

边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。


嵌入式系统(Embedded system),是以应用为中心,以计算机技术为基础,并且软硬件可剪裁,适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。


边缘计算环境下嵌入式系统与人工智能

如今,全球正迈向数字化新时代。以云计算、大数据、人工智能(AI)与物联网为代表的数字技术如火如荼地发展。到2019年,将有约40%的原始数据需要在边缘处理,而现在几乎没有安全保护措施。现在人工智能正向嵌入式系统迁移。例如苹果A11 Bionic人工智能处理器,亚马逊智能音箱Echo,这些新科技都具有强大的边缘计算能力。以谷歌、苹果为主导的手持人工智能,边缘计算人工智能已成为行业趋势,这就是嵌入式人工智能。所谓的嵌入式人工智能,其最大的特征就是人工智能本地化,可以摆脱网络的束缚。


基于边缘计算的嵌入式智能交通:智能交通控制系统[1]实时分析由监控摄像头和传感器收集的数据并自动做出决策。随着交通数据量的增加用户对交通信息的实时性需求也在提高,若传输这些数据到云计算中心,将造成带宽浪费和延时等待,也不能优化基于位置识别的服务。在边缘服务器上运行智能交通控制系统来实时分析数据根据路面的实况,利用智能交通信号灯减轻路面车辆拥堵状况或改变行车路线。


智能交通运用到的人工智能与边缘嵌入式技术

1 自动驾驶汽车嵌入式技术
2 交通控制调度系统(信号灯)

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