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。物联网边缘是指使用物联网网关使用户能够使用物联网设备执行边缘计算的概念。陕西轻便边缘计算服务器
智锐通ZRT-MIN-EC05基于IntelCoffeeLake平台，支持八、九代处理器，搭载分开可更换MXM显卡，双通道SO-DIMMDDR4内存设计，是一款配置灵活、性能较好、双网口的边缘计算整机产品，普遍应用于智能安防、智慧零售、机器人、智慧工业、电力等领域。产品亮点：1、INTELCoffeeLAKE平台；2、支持八、九代处理器；3、搭载MXM分开显卡设计；4、双通道SO-DIMMDDR4内存设计（较大支持32GB）；5、INTELI211网卡；6、静音双风扇+铜管散热器设计。山西无风扇边缘计算AR边缘计算的价值：可持续的能源消耗。
边缘计算是指：与将数据传到远程的云端进行处理相对，边缘计算则是在靠近数据源头的网络边缘提供计算和存储资源。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析。看好边缘计算的人认为计算能力正在从云端向边缘移动，因此边缘计算会成为下一个像云计算这样成功的技术爆发点。另一方面，边缘计算是驱动物联网的关键技术，因此边缘计算的推动者往往是从事物联网的人。有了定义还不足以理解边缘计算，你可能会问到底什么是边缘呢？边缘是一个比较笼统的概念，它是指接近数据源的计算基础设施，不同的边缘计算提供商往往有不同的边缘。
智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人比较可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。
边缘计算的对象计算和文件计算的区别是不大的，计算的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。的互联网计算服务一般都是做对象计算的，因为块计算是给计算机用的，对象计算是给浏览器等HTTP客户端用的。服务所提供的计算系统，访问都来自互联网，自然是做对象计算；与之相对应，大部分类AWS的主机服务商都会提供一个块计算服务搭配主机服务。在这一点上边缘计算是需要特别进行注意的，不然会影响使用。边缘计算的优势：成本更低。AI边缘计算电力巡检
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。陕西轻便边缘计算服务器
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。 陕西轻便边缘计算服务器
