未來幾年，向邊緣計算的轉(zhuǎn)移將會增加。本文列出了其被證明可以提供高價值的領(lǐng)域。

隨著企業(yè)和消費者將更多設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)，隨著超高速5G網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的覆蓋范圍擴(kuò)大，以及隨著組織追求該技術(shù)帶來的機(jī)會，邊緣計算在企業(yè)中的使用正在急劇擴(kuò)大。

以下是值得注意的邊緣計算用例：

1、自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是主要的邊緣計算用例，因為只有當(dāng)其能夠?qū)崟r分析駕駛所需的所有數(shù)據(jù)時，才能安全可靠地運行。然而，云中的實時分析可能存在問題；自動駕駛汽車在向云端發(fā)送數(shù)據(jù)時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量以及相應(yīng)的延遲可能性——甚至缺乏必要的連接——可能意味著不安全的延遲。這些車輛收集的數(shù)據(jù)量驚人。行業(yè)對數(shù)據(jù)生成的估計差異很大，但其都將數(shù)據(jù)生成量定為TB級。

例如，全球電信研究人員估計，自動駕駛汽車每小時可產(chǎn)生超過40 TB的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，5G將能夠比現(xiàn)有4G網(wǎng)絡(luò)處理更多的容量，但仍然無法保證能夠?qū)⑺袛?shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，以便按照自動駕駛車輛所需的速度進(jìn)行處理。因此，導(dǎo)航、車對車通信以及與新興智能城市集成的關(guān)鍵任務(wù)處理需要車載計算能力和邊緣數(shù)據(jù)中心。

2、智慧城市

市政當(dāng)局還利用邊緣計算來創(chuàng)建智能社區(qū)，并通過智能交通控制等功能來管理道路。邊緣支持這一廣泛類別中的許多領(lǐng)域。其可以幫助市政當(dāng)局，如交通機(jī)構(gòu)、公共轉(zhuǎn)型部門和私營運輸企業(yè)，通過基于實時、實地情況的快速調(diào)整，更好地管理其車隊和整體交通流量。例如，部署用于處理車輛數(shù)據(jù)的邊緣計算平臺可以確定哪些區(qū)域正在經(jīng)歷擁堵，然后重新調(diào)整車輛路線以減輕交通擁堵。

此外，市政當(dāng)局，例如城市工作人員和區(qū)域規(guī)劃者，可以部署邊緣設(shè)備來處理來自電網(wǎng)、公共基礎(chǔ)設(shè)施、公共設(shè)施、私人建筑和其他場所傳感器的數(shù)據(jù)，以立即評估需求，并加快響應(yīng)速度。

3、安全性更強(qiáng)

邊緣計算可以增強(qiáng)商業(yè)和消費者部署的安全性。組織可以使用邊緣計算來實現(xiàn)視頻監(jiān)控和生物識別掃描以及其他監(jiān)視和授權(quán)措施，其中需要實時分析數(shù)據(jù)，以確認(rèn)只有授權(quán)的個人和批準(zhǔn)的活動正在發(fā)生。

例如，企業(yè)可以使用帶有光學(xué)技術(shù)的生物識別安全產(chǎn)品，通過邊緣設(shè)備進(jìn)行虹膜掃描，立即分析這些圖像，以確認(rèn)具有授權(quán)訪問權(quán)限的工作人員的匹配。與此同時，視頻門鈴和安全攝像頭等消費者安全產(chǎn)品同樣受益于邊緣計算提供的實時分析——通常以部署在家庭網(wǎng)絡(luò)中的霧節(jié)點的形式。

4、醫(yī)療保健

醫(yī)療保健數(shù)據(jù)來自眾多醫(yī)療設(shè)備，包括醫(yī)生辦公室、醫(yī)院的醫(yī)療設(shè)備以及患者自己購買的消費類可穿戴設(shè)備。但所有這些數(shù)據(jù)并不需要轉(zhuǎn)移到集中式服務(wù)器進(jìn)行分析和存儲——這個過程可能會造成帶寬擁塞和存儲需求激增。

相反，邊緣設(shè)備可以攝取和分析來自端點醫(yī)療設(shè)備的數(shù)據(jù)，以確定哪些數(shù)據(jù)可以丟棄，哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該保留，更重要的是，哪些數(shù)據(jù)需要立即采取行動。例如，考慮來自心臟設(shè)備的數(shù)據(jù)；邊緣設(shè)備可以保存一個程序，該程序旨在匯總正常讀數(shù)以進(jìn)行報告，但會立即警告需要緊急處理的異常讀數(shù)。邊緣計算在醫(yī)療服務(wù)中也發(fā)揮著關(guān)鍵作用，例如機(jī)器人輔助手術(shù)，其中實時數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。

5、制造和工業(yè)流程

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在制造工廠和其他此類行業(yè)中添加了數(shù)百萬臺連接設(shè)備，以收集有關(guān)生產(chǎn)線、設(shè)備性能和成品的數(shù)據(jù)。然而，并非所有數(shù)據(jù)都需要在集中式服務(wù)器中處理，每個連接的溫度計的每個溫度讀數(shù)并不重要。在某些情況下，由于設(shè)施位置偏遠(yuǎn)，將數(shù)據(jù)移動到集中式服務(wù)器（無論是在云端還是在本地）可能會非常昂貴或不可能。在這種情況下，邊緣計算將所需的處理能力帶到需要的地方，這些邊緣設(shè)備可以被編程為將聚合數(shù)據(jù)傳輸回中央系統(tǒng)，或在端點啟動所需的操作。

此外，邊緣計算提供了制造和工業(yè)運營所需的速度，其中自動化裝配線快速移動，需要實時干預(yù)來解決問題。邊緣計算通常用于支持預(yù)測性維護(hù)工作、能源效率計劃、定制生產(chǎn)運行、智能制造和智能運營。工業(yè)高管還使用邊緣計算作為物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的一部分來監(jiān)控、分析和管理其工廠、工廠和辦公室的能源使用情況。能源公用事業(yè)本身可以使用邊緣技術(shù)來監(jiān)控和管理自己的現(xiàn)場設(shè)備。

6、虛擬和增強(qiáng)現(xiàn)實

與其他用例類似，虛擬現(xiàn)實(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)都需要實時處理大型數(shù)據(jù)集，因為分析中的任何滯后都會延遲后續(xù)操作。這意味著在VR和AR的情況下，圖像和指令會出現(xiàn)延遲，在這些技術(shù)的使用大幅擴(kuò)展的時候，會造成糟糕的、甚至在某些情況下甚至是不安全的用戶體驗。

員工使用這些技術(shù)來指導(dǎo)其完成任務(wù)并學(xué)習(xí)新流程、學(xué)生用其來學(xué)習(xí)復(fù)雜的概念、個人用其來娛樂和提高技能。企業(yè)應(yīng)用這些技術(shù)來實現(xiàn)獨特和定制的體驗，例如個性化的購物展示。當(dāng)帶寬限制、成本和隱私問題使得使用集中式處理能力成為一個糟糕的選擇時，邊緣計算可以實現(xiàn)這些不同的體驗。

7、加強(qiáng)工作場所安全

根據(jù)美國聯(lián)邦勞工統(tǒng)計局(BLS)的數(shù)據(jù)，美國私營企業(yè)雇主報告2020年發(fā)生了210萬起非致命工傷。美國勞工統(tǒng)計局的最新數(shù)據(jù)顯示，2019年有5,333人因工傷死亡。但行業(yè)正在使用端點傳感器、計算機(jī)視覺和人工智能以及邊緣設(shè)備等技術(shù)組合來支持工作場所安全應(yīng)用。

例如，企業(yè)可以使用現(xiàn)場員工的位置數(shù)據(jù)來執(zhí)行COVID-19大流行帶來的社交距離要求，如果其移動或靠得太近，就會發(fā)出警報。由于此類位置數(shù)據(jù)在那一刻之后就沒有任何價值，因此可以在邊緣收集和處理信息，而不是移動和存儲在企業(yè)數(shù)據(jù)中心。

8、流媒體服務(wù)和內(nèi)容交付

與邊緣在增強(qiáng)現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實用例中的使用類似，邊緣計算支持視頻流和內(nèi)容交付的低延遲要求。此外，其還為現(xiàn)有和新興功能提供了良好的用戶體驗，如搜索功能、內(nèi)容建議、個性化體驗和交互功能。

事實上，隨著OTT流媒體平臺成為分發(fā)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)方式，媒體企業(yè)正在使用邊緣計算來提供原創(chuàng)內(nèi)容、現(xiàn)場活動和區(qū)域內(nèi)容，并提供完美的用戶體驗——正如消費者現(xiàn)在所期望的那樣。

9、增強(qiáng)客戶服務(wù)

從銀行業(yè)到零售業(yè)，各行各業(yè)的企業(yè)都在探索如何利用邊緣計算向客戶提供超個性化的體驗和有針對性的廣告。其還在開發(fā)使用邊緣計算來支持新服務(wù)的方法，例如支持AR的交互式購物。

10、智能家居

隨著家庭變得高科技，從支持人工智能的虛擬助理到聯(lián)網(wǎng)安全系統(tǒng)到智能揚聲器，家庭生成和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量呈爆炸式增長，所有這些都增加了可用帶寬的流量。位于家庭內(nèi)部的邊緣計算可以減輕服務(wù)提供商網(wǎng)絡(luò)的壓力，確保實時響應(yīng)，并通過將更多家庭數(shù)據(jù)保持在第三方系統(tǒng)之外來增強(qiáng)隱私性。