近年來，物聯(lián)網(wǎng)設備連接數(shù)呈現(xiàn)出線性增長趨勢。據(jù)Gartner預測，到2020年，全球物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量將超過200億臺。與此同時，設備本身也變得越來越智能化。

人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在實際應用中的落地與融合，將推動人類社會進入“萬物智能互聯(lián)”時代，而隨之產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也將呈井噴式爆發(fā)。

一、云計算功能

在過去的十年里，云計算成功地緩解了日益增長的數(shù)據(jù)所帶來的存儲、管理等問題，但是目前網(wǎng)絡帶寬的增長速度遠遠趕不上數(shù)據(jù)的增長速度，網(wǎng)絡帶寬成本的下降速度要比CPU、內(nèi)存這些硬件資源成本的下降速度慢很多，同時復雜的網(wǎng)絡環(huán)境讓網(wǎng)絡延遲很難有突破性提升。

所以，傳統(tǒng)的云計算不能滿足對響應時間和安全性的高要求。以無人駕駛汽車為例，高速行駛的汽車需要在毫秒級的時間內(nèi)響應，一旦由于數(shù)據(jù)傳輸、網(wǎng)絡等問題導致系統(tǒng)響應時間增加，將會造成嚴重的后果。

除此之外，云計算還面臨帶寬不足的問題。如果將邊緣設備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)全部傳輸至云計算中心，會給網(wǎng)絡帶寬造成極大的壓力。例如，飛機波音787每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)超過5GB，但飛機與衛(wèi)星之間的帶寬不足以支持數(shù)據(jù)的實時傳輸。

總之，單純依靠云計算這種集中式的計算處理方式，不足以支持以物聯(lián)網(wǎng)感知為背景的應用程序運行和海量數(shù)據(jù)處理。在這種應用背景下，邊緣計算應運而生。它與現(xiàn)有的云計算集中式處理模型相結合，能有效解決云中心和網(wǎng)絡邊緣的大數(shù)據(jù)處理問題。

二、邊緣計算功能

如果說云計算是集中式、在“云端”進行的大數(shù)據(jù)處理，那么，邊緣計算則可以理解為邊緣側、靠近終端（例如手機、智能語音交互設備等）的大數(shù)據(jù)處理。

在很多情況下，邊緣計算和云計算是共生關系。有個形象的解釋，把云計算和邊緣計算比喻成章魚的各器官，似乎更容易理解。作為自然界中智商最高的無脊椎動物，章魚擁有“概念思維”能力，與兩個強大的記憶系統(tǒng)分不開。

一個是大腦記憶系統(tǒng)，大腦具有5億個神經(jīng)元，另一個是八個爪子上的吸盤。也就是說，章魚的八條腿可以思考并解決問題。云計算就好比章魚的大腦，邊緣計算就類似于八爪魚的那些小爪子，一個爪子就是一個小型的機房，靠近具體的實物。邊緣計算更靠近設備端，更靠近用戶。

三、AI邊緣網(wǎng)關功能

 AI邊緣網(wǎng)關功能

AI(人工智能)邊緣網(wǎng)關，內(nèi)嵌入多種人工智能算法，對接入的視頻進行智能分析，根據(jù)視頻分析做出相應的動作。AI人工智能算法，一直在不停的進步，大部分算法都存在一定準確性的問題。

傳感器數(shù)據(jù)采集

傳感器（英文名稱：transducer/sensor）是能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求的檢測裝置。

傳感器的存在和發(fā)展，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體變得活了起來，傳感器是人類五官的延長。傳感器具有微型化、數(shù)字化、智能化、多功能化、系統(tǒng)化、網(wǎng)絡化等特點，它是實現(xiàn)自動檢測和自動控制的首要環(huán)節(jié)。

無線傳感器采集系統(tǒng)

（LoRa/LoRaWAN傳感器網(wǎng)關）

傳感器的種類多，研發(fā)生產(chǎn)傳感器廠家也多，各個傳感器之間也沒有一個標準。我司針對這一個需求開發(fā)了多款無線網(wǎng)關及無線采集器，用來采集各種傳感器的數(shù)據(jù)，同時針對這一些領域開發(fā)了多款無線傳感器。

我司開發(fā)的LoRa/LoRaWAN傳感器網(wǎng)關，對內(nèi)可以使用LoRa/LoRaWAN采集傳感器數(shù)據(jù)，也可以使用有線信號轉LoRa/LoRaWAN采集器采集一些別人開發(fā)好的傳感器，將有線數(shù)據(jù)轉成LoRa/LoRaWAN信號，轉送到網(wǎng)關。

LoRa/LoRaWAN傳感器網(wǎng)關對外支持RJ45和4G，可以通MQTT跟邊緣網(wǎng)關或者平臺進行對接，將收到的報警信息通過MQTT上傳給邊緣網(wǎng)關。

AI邊緣網(wǎng)關應用的場景

從目前行業(yè)應用來看，AI邊緣網(wǎng)關應用在校園安全，景區(qū)安全，醫(yī)院安全，工地工人行為檢測，消防火災檢測等行業(yè)。

AI（人工智能）使用人工智能算法，將視頻里面的關鍵信息提出來，進行分析。在很多領域由于索材的不夠，準確度不高。

4.AI邊緣網(wǎng)關與無線轉感器的結合

傳感器可以與AI人工智能進行結合，傳感器能提高AI人工智能識別率，減少誤報率，也可以減少AI邊緣網(wǎng)關的負荷。下面是一個傳感器跟AI邊緣網(wǎng)關結合的一個框圖:

AI邊緣網(wǎng)關與無線傳感器結合的一些場景

消防領域

AI人工智能在消防領域應用比較多，用視頻識別火焰，識別煙，識別能起火災的很多行為。在消防火災起火之前，會有幾大癥壯，物品的溫度升高，產(chǎn)生異味，空氣中顆粒物增加，通過網(wǎng)關把這幾類傳感器采集的數(shù)據(jù)傳送給邊緣網(wǎng)關，邊緣網(wǎng)關通過AI人工智能算法計算，得出是不是發(fā)生火災了，再決定報警。

環(huán)保領域

AI人工智能在環(huán)保領域應用也比較多，檢測大氣污染，檢測水質污染，檢測企業(yè)有沒有偷排漏排.使用AI圖像分析與傳感器結合，提高報警準確率。

電梯領域

在電梯傳感器檢測到電梯異常，可以通芝AI邊緣盒子識別電梯內(nèi)是否有人。