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边缘计算

边缘计算就如同“哈姆雷特”，不同角度认识不同，这是由于边缘太过于宽泛。

在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。

云边缘包括ETSI定义的多接入边缘计算MEC，也包括AWS的Outts平台等等。

物联边缘是边缘计算和IOT场景结合，包括工业边缘计算等等，能提供数据分析，网关边缘计算设备，AI推理等实现物联到智联。

边缘计算结合5G网络，是行业的数字化和智能化转型的基础设施，也是支撑数字孪生的基础平台。

边缘计算的本质

自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，网关边缘计算平台，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延长，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。

边缘设备智能化的基本要求

将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，网关边缘计算多少钱，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，重庆网关边缘计算，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度神经网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸