廈門VRDM397/50終生服務百格拉耐用性強 

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  在物聯網、5G、AI、大數據等技術融合發展的背景下，智能邊緣計算迅速從概念走向落地。特別是疫情爆發以來，越來越多的網絡應用，如視頻監控、智能零售、智能制造、智慧城市等場景迅速發展起來，越來越多的數據開始在邊緣側進行存儲和處理。根據Gartner 預測到2025年，75%的數據將產生于數據中心之外的邊緣，數字化轉型正在從云端走向網絡與終端。不過智能邊緣也對行業企業提出了更多新的挑戰，技術趨勢如何發展？端到端數字基礎架構如何搭建？相關應用如何落地，并賦能醫療、農牧業、智慧交通、零售等行業？

  智數融合

  邊緣計算走向“舞臺中心”

  物聯網并非一個新的概念，如果從2009年“感知中國”概念被提出算起，這是中國物聯網概念被提出的標志性時間，至今已有13年。邊緣計算概念從2013 年正式被提出，至今也有近10年時間。然而，隨著數字經濟的進一步深化發展，人們對于網絡和算力都提出了更高的要求，物聯網與邊緣計算相互融合發展的趨勢越來越明顯，智能邊緣概念成為新的行業熱點。

  在英特爾視頻事業部全球技術官張宇看來，人們之所以智能邊緣計算給予越來越高度的重視，一個大背景是整個社會正在經歷一場深刻的數字化轉型。在此過程中，各行各業的運轉都必須依賴一整套端到端的數字基礎架構作為支撐才能正常展開。而邊緣側正是整個系統的有機組成，且作用越來越凸顯。

  “之所以要強調‘端到端’，是因為這個系統所需提供的服務都是端到端的服務，從前端的數據采集，到數據傳輸，再到一些關鍵節點的數據處理、存儲與反饋，整個服務都是一個端到端完整過程，也只有這樣的完整流程才能有效完成。”張宇指出。而在這樣一個數據傳輸處理過程中，有些數據可以在中心節點完成，有些則必須在邊緣節點進行。這是由數據應用的需求不同而決定。那些對實時性要求不高的應用，可以把數據從應用前端傳輸到遠程云端，在那里有更大存儲空間和相對富余的算力，可以以更低的成本進行運算和存儲。但是對于自動駕駛、工業互聯網等對實時性要求很高的應用來說，再將數據傳輸到遠程進行處理就不合適了。這種情況的運算往往需要通過算力網絡這樣的邊緣計算架構來承載。這正是智能邊緣計算越來越受重視的主要原因。

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