邊緣智能應用程序和服務
隨著信息技術的發展以及5G，人工智能和物聯網時代的來臨，人們對應用程序的響應速度和傳輸能耗提出了更高的要求。在數據傳輸，抽象，分段和簡化數據之前對數據進行預處理已成為必要的選擇，并且邊緣計算應運而生。邊緣計算解決方案使數據分析和處理更接近物聯網設備，有效地分擔了中央數據處理的壓力，同時，加快了數據處理速度，縮短了數據傳輸距離，從而消除了帶寬和延遲問題。
邊緣智能
近年來，深度學習和邊緣計算機作為兩種代表性技術，促進了人類技術的發展。深度學習受益于算法并提高了生成效率，但并未使終端流行。原因是其終端計算存儲和其他資源有限。邊緣計算得益于云計算，后者使用網絡邊緣對數據進行分類。部分數據在邊緣節點處進行了預處理或處理，以減少網絡延遲并增強實時性能，從而實現更高效的數據處理，但由于高密度的部署和計算，它還會消耗太多資源。因此，邊緣智能的出現可以緩解這兩個問題。邊緣智能的產生來自深度學習和邊緣計算，也就是說，將邊緣計算與人工智能和其他應用程序相結合，將云計算的數據處理能力下沉到邊緣節點，從而在邊緣節點執行計算處理，從而提供先進的數據分析，場景感知，實時決策，臨時離線等服務功能可滿足實時業務，敏捷連接，數據優化，應用智能，安全性和隱私保護等行業數字化的關鍵需求。物聯網和5G時代的到來為邊緣智能提供了廣闊的世界。 5G與物聯網和邊緣智能的結合相得益彰，為用戶提供了更加極端的體驗。
1.1物聯網時代
使用物聯網的工業級單位將平均擁有100,000多個傳感設備。如此眾多的傳感器收集的信息將被整合到一個中央存儲平臺中。如果僅使用50Hz的采集頻率，則每次數據傳輸為100字節，每秒收集大約500兆字節的數據。邊緣智能無疑在數據集成，預處理和集成中起著至關重要的作用。
1.2 5G時代
5在2020年的5G商業年中，理論峰值峰值可達到每秒數GB。如果5G局域網沒有專用的云存儲數據，那么即使最快的數據傳輸也只是just頭。盡管5G速度發展迅速，但同時也需要硬件設備。移動邊緣智能技術的出現可以預先處理數據，從而減輕數據處理中心的壓力和帶寬問題。
02
邊緣智能應用
邊緣智能在各個行業都有潛在的應用市場，尤其是對于云計算和其他行業（例如電信運營商）而言。邊緣智能可以從人工智能和邊緣計算領域開始，例如在人工智能領域中添加與邊緣計算相關的內容，以將其性能提升到最佳狀態。在諸如邊緣計算之類的計算領域中，引入并設計了智能硬件和算法。一種更合適的網絡節點部署方案。因此，邊緣智能的行業應用市場主要包括需要實時提供數據或預測性維護的工業物聯網，智能安全，智能車輛，AR / VR等行業。從無人駕駛系統，無人駕駛汽車和智能安全，分析和總結的角度來看，以下是邊緣智能的潛在產業。
2.1？無人監考系統
無人值守系統將數據分析中心分布在每個測試室的智能設備上。它可以從監視設備捕獲的圖像和視頻中自動壓縮和提取人像，并根據候選人的行為模型識別和判斷候選人的行為。候選人記錄可疑違規的時間，從而實現零人工成本。
與傳統的基于遠程監控的無人看守相比，傳統的無人看守有兩個主要缺點：無人看守和裸露的看守，盲點；監控攝像機占用大量網絡資源和存儲空間。監控范圍太廣，難以及時發現違規問題，這既耗時又效率低下。基于邊緣智能的無人駕駛系統應主要包括兩個最關鍵的功能模塊：信息篩選模塊和信息分析模塊。其中，第一邊緣節點模塊的信息過濾模塊參考相機側的圖片和視頻的預處理，并使用目標檢測來選擇候選對象。第二邊緣節點的信息分析模塊主要使用監督學習和卷積神經。結合在線學習來識別作弊行為。
2.2？自動駕駛汽車？
目前，與普通的人類駕駛汽車相比，谷歌開發的自動駕駛汽車具有智能，系統，實時的信息反饋，系統獨立，系統運行的特點。
自動駕駛汽車主要分為基于傳感器的汽車和基于連接的汽車。接下來提到的自動駕駛汽車基于它們自己的傳感器，例如相機，汽車激光雷達和慣性陀螺儀。感測諸如路標和車輛行人的道路狀況，并且所獲得的數據由計算機系統處理以控制車輛的轉向和速度并使其成為安全的無人駕駛汽車。
其中，基于圖像處理技術的車輛識別技術需要來自安裝在汽車上的CCD攝像機的圖像信息。通過圖像過濾，可以更清晰地顯示圖像的邊緣。使用Sobel算子和二進制運算來增強邊緣，并突出顯示檢測目標的邊緣信息，使其更加可見并更容易識別目標。在此基礎上，可以將車載設備的CCD攝像機用作邊緣節點，并且可以對基于云計算中心的計算進行邊緣處理并將其下沉到邊緣節點，從而對圖像進行預處理。在CCD相機上對圖像進行濾波，邊緣增強等操作，然后在第二個邊緣節點或云計算中心集中處理圖像返回的數據。
2.3？智能安全
目前，安全系統主要涉及階梯網絡，公共安全，智能教室，智能家居等多個領域。它主要使用智能預配置和邊緣化來獲得更高的實時服務。其中，基于邊緣智能的電梯網絡是指電梯行業，它通過各種傳感器終端實時監控電梯運行數據并進行一定的分析，并預先進行設備的按需維護，大大減少了故障的發生。電梯率；基于邊緣智能的公安系統是指公安系統，通過攝像頭來處理可疑的盜竊和其他違法行為，是否進行盜竊的初步分析，并通過各種智能方法提醒相關人員；智慧教室和智慧城市，采用大數據和人工智能，引入大量傳感器，可穿戴設備和相機，從各個維度分析和評估教學過程，以提高教學質量；基于邊緣智能的智能家居主要用于利用現有的虛擬化技術將各種云融合到個人計算機中，并將個人計算機設置為邊緣節點，從而有效地實現系統節能管理。
在一些需要實時分析的行業中，或者在偏遠地區或技術資源有限的行業中，邊緣智能無疑提供了更便捷的服務，并在一定程度上實現了節能管理。
03
的邊緣智能的優勢
通過對無人駕駛系統，無人駕駛汽車和智能安全性的上述介紹，我們可以看到基于邊緣的智能系統相對于傳統系統操作具有潛在的優勢：3.1強大的實時性能
由于邊緣智能是通過網絡邊緣設備通過預處理實現的，因此，面對任務請求和少量計算，邊緣設備在處理數據時可以節省時間和速度，并且可以提供一些本地脫機服務。
3.2網絡壓力低
由于數據已經在物聯網的大多數邊緣設備中進行了處理，因此減少了與云通用服務器交換的數據，因此網絡傳輸壓力小于云計算的網絡傳輸壓力，占用的帶寬較小。
3.3位置識別
對于需要基于位置的應用程序（例如無人駕駛汽車和智能交通），邊緣智能可以將終端設備的位置數據上傳到上層邊緣節點進行處理，從而使邊緣設備更有利于獲取設備的當前位置信息。對象及相關的處理和預算。
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挑戰
盡管與傳統智能系統相比，邊緣智能的優勢顯而易見，但是如果要發展，它們將面臨以下挑戰：4.1高傳輸成本
在成本方面，主要考慮了傳輸能耗造成的問題。對于給定的任務，有必要測量任務遷移所需的能耗和本地執行所需的能耗。如果僅基于任務特征，則數據量較大。當帶寬較大而帶寬較低時，本地邊緣設備的性能會更好。但是，它沒有考慮信號變化，網絡狀況和剩余電池容量等因素。因此，實驗結果不能適應更復雜的情況。
4.2安全與隱私
邊緣計算在保護用戶隱私方面仍然面臨以下挑戰：由于邊緣計算的異構特性，攻擊者可以輕松獲取目標的相關節點，并且可以直接攻擊整個節點所在的服務區域，從而導致整個節點的安全。癱瘓的地區;在為所有人提供多樣化服務的時代，由于邊緣智能的本地化服務特性，對邊緣智能設備或其網絡設施的攻擊也變得多樣化，從而威脅到用戶的個人隱私和安全性。
因此，建立安全評估系統以測試邊緣設備中運行的程序并改進與安全性和隱私保護有關的信任管理技術，協議和網絡安全技術等相關技術非常重要。
4.3有限的計算存儲資源
對于智能教室等方向的應用數據，視頻數據具有計算量大，時延低的特點，因此可以構建簡單的網絡模型，但對于復雜度高的智能系統，需要協調云和網絡邊緣處理，如何部署云，邊緣網絡和邊緣智能設備來提供計算和存儲資源已成為一個巨大的挑戰。
減少4.4個邊緣設備
在選擇具有計算能力的相關硬件產品時，您需要考慮計算能力是否滿足其軟件開發框架，硬件功耗和成本是否在可接受的經濟范圍內以及硬件的安全性和可靠性是否很高。逐層排除，幾乎不需要硬件。部署邊緣節點時，需要互連數千個IoT設備。考慮到當前的技術發展，硬件通常不足以支持諸如高計算能力的基本條件。因此，增加邊緣設備的部署和制造已成為當務之急。重量。
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結束語
邊緣現在，邊緣計算和深度學習正處于快速發展階段。在不同的情況下，不同類型的客戶的需求有很大不同，因此邊緣智能提供的網絡體系結構和硬件形式也各不相同。對于不同的應用程序，需要及時調整網絡體系結構中節點的部署以及硬件設施中的計算支持。對于部署節點以及節點的具體部署方式沒有統一的答案。
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