邊緣運算概述
它將數據存儲和處理帶到靠近數據生成或收集的地方，而不是位於數千英里的伺服器上。 它將通過保持靈活性在邊緣無縫、可靠地佈署服務。 它比雲端運算更安全，因為不需要傳輸數據； 因此，在將數據從邊緣移動到雲端時，無需擔心數據丟失。 因此，它提供了更快的洞察力和業務優勢，縮短了響應時間，並改進了整體服務
一種分佈式運算範式，其中處理和運算主要在分類的設備節點上執行。 點擊探索，邊緣運算對物聯網的影響
邊緣運算有哪些應用？
製造業中的邊緣運算
製造中的邊緣人工智慧，提供快速響應時間來處理現場事故，並防止它們在第一階段發生。
基於狀態的監控：製造過程中機器生成的數據，可以幫助製造商追踪數據模式，使他們的決策更加精確和有價值，但他們面臨的主要問題是訪問數據。機器正在生成大量原始數據，使中央伺服器過載。它有助於清理邊緣的數據，並僅將所需的數據傳輸到雲端。因此，它減輕了雲端運算的負擔，並可以快速移動唯一有價值的數據。遠端監控其資產狀況，有助於製造商產生新的收入來源，例如根據服務狀況的維護服務，允許客戶僅為正常運行時間支付服務費用。
預測性維護：預測性維護是在故障發生之前，提前預測故障的過程，以便可以在潛在故障發生之前進行維護。實現這一目標面臨許多挑戰，因為將來自營運技術的見解，整合到 IT 系統中存在挑戰。它可以在更靠近生成數據的設備的邊緣處處理數據，從而避免將數據傳輸到雲端的成本並提高數據可訪問性。
它為各個行業的智能物聯網應用提供價值。它為企業提供了高安全性、生產力和改進的性能。
銀行業和金融業的邊緣運算
它使得以高速和大規模處理分佈式運算成為可能。它在銀行和金融領域的一些應用是：
ATM 安全性：Edge AI 可用於提高 ATM 的安全性，例如透過在 ATM 上整合圖像辨識，可以在邊緣分析影像饋送。無需人工干預。也不需要先將數據傳輸到雲端。如果 ATM 無論如何都回火，它會在發生任何事故之前盡快自動關閉。然後，它會提醒銀行，以便他們可以透過聯繫執法部門採取行動。
數據隱私：在使用雲端運算將數據傳輸到中心位置時，必須遵守隱私和安全準則，以減少竊取數據的機會。但是，數據丟失的可能性始終存在。它使這項任務更容易。它使銀行和金融機構能夠跨本地分支機構佈署應用，並減少對雲端運算的需求，以及數據丟失的機會。
信用卡欺詐發生在線和離線。 駭客不會留下竊取資訊和破壞安全的機會。 點擊探索，信用卡詐欺檢測
零售業的邊緣運算
在零售中實施它可以延長商店的使用壽命。它增強和改進了零售業務和服務。
大數據和分析：它允許在邊緣進行數據收集和分析，從而在數據生成本身的源頭實現即時數據處理和分析。因此，零售商可以輕鬆輕鬆地使用大數據和人工智慧創新技術。它在他們的場景提供洞察力，幫助他們提高最高的營運效率水準。
庫存管理：為零售客戶提供良好的用戶體驗，需要提供安全高效的庫存管理服務。為了提供更好的服務，必須在客戶需要時提供產品，了解客戶的需求和可用性。使用店內智慧影像圖像辨識，人工智慧可以追踪庫存系統，並據此採取行動。例如，如果有積壓的商品，那麼可以為購物者提供限時搶購。它也可以在低網路可用性的情況下繼續運行。
由人工智慧驅動的應用，提高了數據中心的技術要求，從而產生了高昂的成本。 點擊探索，邊緣運算中的人工智慧
汽車行業的邊緣運算
汽車使用 EdgeAI 顯示出一些有希望的結果。一個簡化的例子是自動駕駛汽車。所有的決定都是在幕後做出的。從車速到碰撞機會、操縱方向盤、分析發動機健康狀況，以及傳達電池健康狀況。
駕駛員輔助：人工智慧可以辨識危險情況。它可以提醒駕駛員或對車輛進行緊急控制，以防止發生事故。盲點監控、緊急制動、交叉路口檢測器和駕駛員輔助轉向，可以幫助避免事故並挽救生命。
預測性維護：聯網車輛不僅可以通過檢查發動機燈、機油燈和低電量指示燈發出警報。人工智慧監控數百個感測器，可以在問題影響車輛運行之前檢測到問題。 AI 可以透過每秒監控數千個數據點，在故障發生之前發現待處理的組件故障，
駕駛員監控
駕駛員辨識：使用物聯網感測器，可以檢測駕駛員是否在車內。
駕駛員辨識：先進的人工智慧臉部辨識算法，有助於檢測駕駛車輛的駕駛員。根據個人喜好，系統可以自動調節座椅、後視鏡和溫度。
駕駛員監測：通過監測眼睛注視、睜眼和頭部位置，人工智慧檢測分心駕駛，並提醒汽車駕駛員注意道路。
佈署機器學習 (ML) 模型，和渦輪風扇退化模擬數據的示例數據集，來訓練模型。 點擊探索，使用機器學習進行預測性維護
醫療行業的邊緣運算
它帶來了更高的效率、準確性和患者輸出，並改善了醫療保健行業的運作方式。
健康與安全：假設一個人乘坐救護車從家到醫院，情況危急。在這種情況下，將患者數據傳輸到雲端非常困難。在這裡，邊緣人工智慧和運算可，以幫助現場處理和分析數據，並採取建議的行動。
農業領域的邊緣運算
一些農場位於沒有高速網路和充足資源的地方。它可用於擁有智慧和現代農業，可以在邊緣處理生成的數據，並幫助農民做出決策。
土壤品質：透過檢查農場位置和土壤顏色，使用行動設備檢查土壤水分。
Milch Animals' Health：它使用溫度、心率等感測器數據，追踪牲畜的健康狀況，並提供有關健康狀況的見解。
作物健康分析：預測計算引擎，如無人機，可用於根據葉子的顏色和毛孔檢查葉子的健康狀況，無論是否受到昆蟲、害蟲或囓齒動物的攻擊。
檢查葉子的健康狀況：無人機可用於根據葉子的顏色和毛孔檢查葉子的健康狀況，無論是否受到昆蟲、害蟲或囓齒動物的攻擊。
結論
邊緣運算是技術領域的熱門關鍵詞，隨著物聯網的興起，和此類設備產生的數據突然過剩而受到關注。 它使我們能夠將工作負載分配給各種機器，而不是依靠單個系統，來處理來自眾多設備的永無止境的流量。
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