2023年开年，ChatGPT“触发”了AI算力紧张的局面，同时也将边缘计算带到了人们的视野中。有人说，或许边缘计算因兼具时延与安全等优势，将成为解决AI算力紧张的良方。
随着万物互联时代的到来，网络边缘设备产生的数据量快速增加，带来了更高的数据传输带宽需求，同时，新型应用也对数据处理的实时性提出了更高要求，传统云计算模型已经无法有效应对，因此，边缘计算应运而生。
与传统的云计算数据中心相比，边缘计算中直接为用户提供服务的计算实体距离用户很近，这些与用户直接相连的计算服务设备称为网络的“边缘设备”；在技术方面，边缘计算为云、AI、5G和物联网提供了重要的落地承载平台。其中，AI从数据中心开始向边缘延展，成为边缘计算的一个重要驱动力量；在商业方面，万物互联时代，众多新兴应用提出了低时延、高带宽、本地化、高安全、低成本的处理需求，这也推动着处于数据产生侧的边缘计算“迎难而上”。包括一些工厂出于对数据的敏感性，不希望上云，通过边缘计算，也能满足它们的处理需求。
什么是边缘计算？
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 
边缘计算的优势有哪些？
减少延迟
边缘计算将计算资源放置在离数据源更近的地方，可以实现更快的数据处理和决策，降低了数据传输的延迟。
保护隐私
边缘计算可以在本地对数据进行处理和分析，减少数据传输到云端的需求，通过实时决策提高数据安全性和效率。
节省带宽
由于数据在本地处理，不需要频繁地上传和下载，也节省了网络带宽，降低了成本。
边缘计算有哪些典型的应用？
随着数字化转型的加速，边缘计算成为了各行各业不可或缺的一部分。边缘计算将计算和数据存储移动到网络的边缘，即设备或终端，这提高了响应速度和降低了网络带宽的需求。以下是边缘计算的5大典型应用场景：
智慧交通
01
边缘计算在智能交通管理方面的应用十分显著。传统的交通管理方式常常依赖于人工巡查和传感器数据收集，而边缘计算技术的应用可以实现对路况、车辆流量、违规行为等数据的实时监测与处理，大大提高了交通管理效率。
在常见的交通违法抓拍场景中，运用边缘计算技术结合边缘计算设备，如英码科技边缘计算盒子，能以更低延迟、更快的速度实现从抓拍识别来往车辆到回传系统进行智能分析和处理。同时，交通违法抓拍需要处理大量的图像和视频数据，对数据安全性也有更高的要求。利用边缘计算，可以直接在本地处理这些数据，不仅大大节省对网络带宽的需求，提高数据处理的效率和速度；也避免了数据在网络传输过程中被窃取或篡改的风险，从而提高数据的安全性和隐私性。
智慧工地
02
边缘设备上的摄像头和传感器可以实时监测工地的安全情况，如工人的行为、安全帽佩戴情况、危险区域入侵、反光衣、抽烟等识别。边缘设备可以监测和分析工地的运行状况，包括车辆识别、车牌识别等。通过边缘计算和AI算法的结合，可以实现自动化的安全监测和预警，及时发现并处理潜在的安全风险。 
智慧化工
03
利用边缘计算、AI视觉、大数据等信息技术，通过“算法+算力+平台”三位一体化的智慧化解决方案，在化工园区构建一个“智慧大脑”，帮助化工园区提升风险感知评估、监测并实时预警、响应处置的能力，为数智化工园区管理提供强大的数字化和智能化保障。英码科技智慧化工解决方案已助力多地国家级、市级化工园区和试点企业实现智慧化工园区的建设，赋能化工企业提升了安全监管能力，达到了降低人力成本、提高监管效率和效果的目标。
智慧加油站
04
在加油站内部署一套智慧加油站智能分析平台，利用加油站的摄像头采集“人、车、场”等数据，平台7×24h自动监测并实时智能分析加油站出入口、加油区、卸油区、商业区等重点区域内的情况，提取相关违规操作、危险行为以及环境安全隐患的数据，并形成标准化告警事件信息，然后通过PC/移动端给责任单位推送通知。
智慧校园
05
通过边缘计算技术，可以在校园内实时监控学生和教职员工行为，例如打架、斗殴、肢体冲突、高处攀爬、闯入危险区域等动作。通过实时监控学生的动作，AI系统可以快速识别出人员异常行为进行报警。英码科技边缘计算盒子通过人脸识别、行为分析等技术，能够快速识别校园周边的可疑人员，并自动报警。有效避免校园安全事故发生，确保师生的生命和财产安全。
结语
英码科技聚焦边缘计算领域AI应用落地，面向全场景需求提供算法训练、算法移植、硬件集成及最终对接业务平台的全链条闭环服务，赋能各行各业快速实现安全可靠、简单易用的AI应用，帮助客户降低AI应用落地成本。
