工业边缘计算终端,边缘终端结构有哪些

边缘计算架构设计理念2018年，边缘计算产业联盟与工业互联网产业联盟（AII）联合发布了《边缘计算参考架构3.0》和《边缘计算与云计算协同白皮书》。《边缘计算参考架构3.0》解析了边缘计算产生的背景与需求，强调了边缘计算的概念与价值，并从水平架构到垂直行业，从功能视图/实施视图到商业视图/使用视图等多维度，展现了边缘计算参考架构3.0，并分享了边缘计算在梯联网、工业机器人、能效管理、轨道交通装备预测性维护、能源网和智慧交通等领域的商业实践，为边缘计算的技术创新、应用研发和产业发展提供了方向指引。

边缘计算架构设计理念是什么？

边缘计算将计算、网络、存储能力下沉到网络边缘侧，构建了一种服务平台，就近提供边缘智能服务，旨在进一步减小时延，提高网络运营效率，提高业务分发/传送能力，优化终端用户体验。同时，部署于边缘计算平台上的各种业务，可利用从终端获取的网络或用户信息，提供更加个性化的服务。边缘计算7大主要应用场景（1）智能视频加速，提升固移用户对视频的访问速度，缓解快速增长的视频业务对现网造成的压力。

（2）密集计算辅助，在网络边缘对云端计算提供辅助，减轻云数据中心压力，降低传输成本，提升性能。（3）增强现实（AR）。（4）物联网网关，提供低时延的流量分发、数据处理能力。（5）车联网，更好更快地支撑车辆感知、娱乐、路况分析等车内应用。（6）视频流分析，在本地对监控摄像头拍摄的数据进行分析。（7）智能家居、智能制造。

边缘计算架构设计理念 2018年，边缘计算产业联盟与工业互联网产业联盟（AII）联合发布了《边缘计算参考架构3.0》和《边缘计算与云计算协同白皮书》。《边缘计算参考架构3.0》解析了边缘计算产生的背景与需求，强调了边缘计算的概念与价值，并从水平架构到垂直行业，从功能视图/实施视图到商业视图/使用视图等多维度，展现了边缘计算参考架构3.0，并分享了边缘计算在梯联网、工业机器人、能效管理、轨道交通装备预测性维护、能源网和智慧交通等领域的商业实践，为边缘计算的技术创新、应用研发和产业发展提供了方向指引。

主要架构设计理念为 “两扩展”即扩展上下游、扩展横向关联；“一集中”即中间平台化集中。包括传感（输入）、执行（输出）、计算、网络、存储在内的资源池，通过边缘计算的开放平台实现跨域综合应用。（1）扩展一：资源的虚拟化针对产品、技术的碎片化，将异构的感知、传输、存储、计算资源，进行抽象描述，虚拟化成统一的资源环境，屏蔽底层细节，可以统一编程。

当终端设备导入AI边缘运算后，未来的生活将会如何？

边缘计算对于生活的影响将体现在多个方面，简单地说就是“小聪明结合大智慧”，“小聪明”指的是终端设备具有一定的智能化能力，未来也可以通过个性化编程来拓展终端设备的功能边界，而“大智慧”则是边缘计算与云计算的结合。物联网的发展促进了边缘计算的发展，也可以说是边缘计算解决了困扰物联网发展的一些问题，比如数据应用边界问题和响应效率问题等，但是边缘计算能够解决的更大问题在于边缘计算能够构建出一个本地的智能化生态，这相当于为物联网的落地应用开辟出了一个重要思路。

物联网和AI在发展到一定阶段后必然会走到一起，因为物联网需要通过AI完成效率的提升，而AI需要通过物联网来完成落地应用。在物联网体系结构中，AI处在最后一层，前面涉及到设备、网络、安全、物联网平台和数据分析，也就是说物联网最终指向了AI，但是这种体系结构存在一个明显的问题，就是过于依赖云计算提供的服务，这对于很多行业应用场景来说，存在诸多需要克服的问题，而有的问题很难在短期内解决，比如数据安全问题等。

边缘计算概念的提出，在很大程度上解决了物联网本地AI的落地应用问题，也可以说边缘计算为AI落地到物联网构建出了一个新的解决方案，而这个解决方案可以更有针对性，可以全面深入到行业领域。边缘计算至少解决了三个棘手的问题，其一是传统设备的智能化改造问题；其二是异构系统之间的兼容性问题；其三是功能扩展问题，解决了这些问题，实际上已经为物联网的落地应用扫清了一个重要的障碍。