Edge Computing
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「邊緣計算」可謂是近期熱門科技詞彙，從到，無一不在談論和探索邊緣計算相關應用與未來發展，Gartner更是將其列為2019年十大測略性技術趨勢之一，在人工智慧飛速發展的時代，邊緣計算獲得了前所未有的關注。
安控作為人工智慧落地「首站」之一，對邊緣計算也格外重視。正如海康威視CEO胡揚忠所說，「將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智慧是大勢所趨。」
應用於安控行業 邊緣計算優點多多
所謂邊緣計算，指在數據源頭一側提供最近端服務。由於其應用程序在邊緣側發起，故能產生更快的網路服務響應，滿足安控行業在即時業務、應用智慧等方面的基本需求。
近年來，安控行業越來越多的數據，從雲中心遷移到攝影機、感測器等「邊緣」位置，用以節省頻寬、提升服務響應速度與可靠性，降低成本。
與雲計算相比，邊緣計算優勢明顯，例如，人臉辨識攝影機，能夠直接在本地設備上完成辨識，而不再依賴雲端，從而避免耗費時間上傳圖像、接受資訊，有利於節省頻寬資源。
除此之外，在深山、礦井、遠海航船等，網路難以覆蓋的地方，搭載邊緣計算的影像監控系統，能夠即時處理數據，即時做出響應，確保安全。
邊緣計算風頭正勁
在AI推動下，機器圖像辨識水準逐漸超越人類，開始在邊緣側得到廣泛應用。邊緣計算使終端，能夠從監控影像和圖像中，提取實體，並建構應用程式，以發現所需資訊。
現如今，大多數供應商邊緣端AI軟體，並用於在設備上進行圖像，影像、手勢、聲音和動作的本地分析。
2018對岸中國北京安博會上，眾多AI晶片公司，就紛紛推出針對邊緣計算應用的晶片、開發板等產品。而隨著邊緣計算的進一步應用，企業將不必像現在這樣依賴雲計算，據Gartner數據，2018年，10％的企業關閉了其傳統數據中心，而到2025年，這一數字將變為80％。
當然，邊緣計算並不會取代雲計算，更恰當的說法是，邊緣計算是雲計算的補充。目前二者融合的趨勢越來越明顯，將在未來相互配合，共同提升計算效率。
實際落地前這些問題需思考
但在充分享受邊緣計算帶來的便利之前，也需要解決邊緣側設備的數據備份、連通、協作，以及數據安全等問題。
例如家庭用戶在更換新監控攝影機時，需要將數據從舊設備傳輸到新設備，攝影機也要解決與智慧門鎖等設備的聯動問題。顯然，單純的邊緣計算並不足敷需要，雲中心仍舊必不可少。但這樣一來又有一個問題浮出水面：雲計算與邊緣計算如何做好計算能力分割？
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