智能交通边缘计算哪家好-山西智能交通边缘计算-鲁科数据

边缘设备智能化的基本要求

将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，山西智能交通边缘计算，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度*网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，智能交通边缘计算哪家好，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸

边缘计算

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上很大的分布式计算服务商之一，当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

什么是边缘计算（MEC）？

为避免技术的枯燥，我举个例子，自然界有种非常聪明的动物——章鱼。

它是无脊椎动物里面智商很高的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放自如。

科学家研究发现，智能交通边缘计算产品，章鱼的触角里布满了*元，可以*处理许多动作，章鱼的大脑只占40%的处理，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便大大增强了其应变处理能力。

如果说*是大脑*集中处理的方式，智能交通边缘计算设备，99%的能力需要大脑做出反应的话，章鱼就是一个分布式处理系统，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。

没错，这就是边缘计算的原理。

将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，大部分不需要与核心网络交互，少数与核心网络互通完成，这就是边缘计算。