引入边缘计算的主要驱动力-边缘计算的提出
今天给大家分享引入边缘计算的主要驱动力，其中也会对边缘计算的提出的内容是什么进行解释。
文章信息一览：
为什么边缘计算在物联网中很重要?eimkt
降低成本：边缘计算可以减少对中央服务器的依赖，降低数据传输和存储成本。此外，它可以利用边缘设备的闲置资源进行计算，降低硬件成本。总之，边缘计算可以为许多应用程序提供许多价值，包括更快的响应时间、降低网络延迟、更好的数据隐私和安全、更高的可靠性和降低成本等。
边缘计算就像物联网的脊髓，在数据洪流中提供即时反应，比如在烫伤时发出立即冷却的指令。它减少了对云端计算能力和带宽的依赖，为隐私保护和实时分析提供了理想的平台。
边缘计算允许您从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据，您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽，并且带宽可以直接转化为货币。边缘计算还有助于在一定程度上减少数据冗余，帮助您减少冗余成本。更高的可靠性 许多物联网包括一些相当偏远的地区，包括农村和不太理想的互联网连接环境。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧， 融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。
- 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险 无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。
无人驾驶汽车需要边缘计算与什么感知能力
无人驾驶汽车需要边缘计算与位置感知能力。大量传感器、海量数据、不断增长的计算能力、自动驾驶汽车所需的实时操作和安全问题，正将计算核心从云端推向网络边缘。自动驾驶车辆不断感测和发送有关路况、位置和周围车辆的数据。
环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需***用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。
在当前的无人驾驶汽车技术中，主要***用了多种传感器来实现智能感知环境。这些传感器包括图像传感器（摄像头）、超声波雷达、激光雷达（LiDAR）以及毫米波雷达。 目前，顶尖的无人驾驶汽车技术搭载了大约17个传感器，这些传感器专门用于自动驾驶功能。
感知能力，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。摄像头和计算机视觉，摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
边缘计算可应用的领域有哪些?
1、自动驾驶汽车 卡车车队自动组队是自动驾驶技术早期的应用之一。边缘计算使得除了领头卡车外，其他卡车均能实现无人驾驶，因为它们能够以极低延迟进行通信。 油气行业资产远程监控 在石油和天然气行业，资产的监控至关重要。
2、边缘计算主要应用于以下场景：无人驾驶 智能安防 语音协助 医疗保健 农业和智能农场 能源和电网控制 从十次方平台看到的，望***纳。
3、物联网（IoT）：边缘计算盒子可以作为物联网设备的***，将传感器数据进行本地处理和分析，减少对云端的依赖，并减少数据传输延迟。***监控和安防：将边缘计算盒子部署在***监控现场，可以对摄像头捕获的***流进行实时分析和智能识别，如人脸识别、行为分析等，减轻对中心服务器的压力。
4、这里X代表其他新兴技术领域，例如大家熟悉的人工智能，以及区块链、隐私计算等技术。我们在落地过程中已经遇到越来越多这些方面的融合场景。总体来说，当下，边缘计算的形态是个运行时，新的场景、跨域融合等技术挑战不断被提出，包括在边缘任务卸载、去中心化协作式机器人等领域仍面临不小的挑战。
边缘计算的算力是什么?
看TFLOPS。可以这么说，在需要进行浮点运算时，同量级的1TFLOPS处理速度是比1TOPS快的。大约可以认为1TOPS1TFLOPS2TOPS，具体的量化对比两个单位。TFLOPS定义是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。OPS与FLOPS类似，只不过OPS是操作次数，FLOPS是浮点操作次数。
边缘AI是指AI算力，主要应用于物联网、智能终端等领域。它可以将AI计算前置到数据源头，减少数据传输延迟，提高系统响应速度，同时降低网络带宽和能源消耗。边缘AI技术已经得到了广泛的应用，例如智能家居、智能安防、智能交通等领域。边缘AI技术基于人工智能算法和硬件加速技术，可以实现智能化的数据处理和分析。
算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。算力广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力，这些软、硬件就不能正常使用。而玩虚拟货币的投资者，都听过算力这个词，在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力，算力占全网算力的比例越高，算力产出的比特币就越多。
算力是指计算机系统或设备所具备的计算能力。以下是一些常见的算力类型。CPU（中央处理器）算力：这个有用过电脑的，基本都懂，都有接触过。CPU是计算机系统的核心组件，负责执行指令和进行通用计算。它具备较高的计算性能和灵活性，可以执行各种计算任务，包括数值计算、逻辑运算、控制流程等。
边缘计算的网络架构如图1所示，它与云计算形成互补关系，各自解决特定问题。边缘计算就像物联网的脊髓，在数据洪流中提供即时反应，如烫伤时的即时冷却指令。它降低了对云端算力和带宽的依赖，为隐私保护和实时分析提供了理想平台。
算力，从字面意思理解，就是“计算能力”。从古代的算盘到如今的超级计算机，承载的都是人类的算力。而从信息时代的角度出发，算力就是指我们通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。
边缘计算的优势是什么?
边缘计算的优势是：速度和延迟 处理数据的时间越长，相关性就越低。在数字工厂中，毫秒很重要，因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面，以确保数据的一致性，而将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟，从而转化为更快的响应时间。
优点：延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。安全性强。
超低时延。海量的数据不再需要上传至云端进行处理，大大降低了网络时延，使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。（2）高带宽。
关于引入边缘计算的主要驱动力，以及边缘计算的提出的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
