物联网场景中的边缘计算解决方案有哪些？

目前国内高技术领域的投入主要集中在围绕5G和AI两大块的落地上，而物联网则是目前网络技术打造的重点，也是各个行业实现效率提升、数字化转型的重要手段。投入这么多钱搞5G网络，从产业的思路是希望催生新的产业生态和商业模式。这里需要各个细分的行业，借助于自己的经验，根据场景的分类通过边缘计算可以提升物联网的智能化，找到物联网在各个垂直行业落地生根的钥匙。
对于垂直行业和投入者来说，基于云的万物互联过于集中化和平台化，而实施者对于掌控的需求，就需要着眼于物联网中的边缘计算的设备形态和所处的位置。
边缘计算在具有低时延、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的应用场景，如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域，存在非常突出的优势。这里以智能交通的一个点，大件的智能汽车为例，快速处理数据是一种至关重要的能力，而边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机，其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行，这些传感器需要立即响应周围环境，处理速度的任何滞后都可能是致命的。
智能汽车里需要在多个HPC中，按照边缘计算的方式来进行。因为感知数据需要分析的速度受到自动驾驶汽车运动影响，同时还需要及时指示汽车周围有什么，所以通过环境感知的自动驾驶汽车将产生至少40TB的数据。这就是通过网络来回传输的大量数据。
自动驾驶汽车需要利用边缘计算，这涉及到本地化计算处理能力和存储器容量需要能够确保车辆和AI能够执行其所需的任务。5G核心网控制面与数据面彻底分离，NFV令网络部署更加灵活，从而使之能分布式的边缘计算部署。边缘计算将更多的数据计算和存储从“核心”下沉到“边缘”，部署于接近数据源的地方，一些数据不必再经过网络到达云端处理，从而降低时延和网络负荷，也提升了数据安全性和隐私性。

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