邊緣計算通常是應用在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域，指靠近實際工作環(huán)境或產(chǎn)生數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，利用就近的計算資源、網(wǎng)絡資源、存儲資源等為工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息化提供就近服務的平臺。其應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，也在邊緣一側(cè)響應，有更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時監(jiān)控、智能調(diào)度、數(shù)據(jù)安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算與云計算有什么不同

邊緣計算在技術實現(xiàn)上與云計算有很大的相似性，但在應用層面卻有很大的不同，不是我們通常理解的企業(yè)內(nèi)網(wǎng)與公網(wǎng)的區(qū)別。傳統(tǒng)的云計算服務商大多從計算資源，大數(shù)據(jù)，虛擬化等角度考慮云計算的架構(gòu)及實現(xiàn)。甚至一些從事工業(yè)ERP、PLM、MES系統(tǒng)的公司簡單以為把他們的系統(tǒng)搬到云上，以云架構(gòu)的方式實現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)，就解決了工業(yè)上云的問題，其實這樣很難取得大的成功。工業(yè)上的邊緣計算與云計算主要的區(qū)別在以下幾點：

1、工業(yè)智能化制造，工業(yè)機器人等作業(yè)調(diào)度程序等對數(shù)據(jù)的實時性要求比較高，云端網(wǎng)絡不能滿足需求。

2、工廠現(xiàn)在沿用的很多設備，如注塑機，沖壓機等，都還是比較老舊的設備，信息化功能不多，有些只能通過加傳感器的方式采集信息，有些可以讀取設備的PLC獲取信息。但是這些采集設備出于成本考慮，計算及存儲能力都有限，一旦云網(wǎng)絡出現(xiàn)故障，數(shù)據(jù)可靠性將得不到保障，因為采集設備可能不夠資源來實現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存與重傳。

3、 工廠生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有時是冗余的，有時又是關鍵的。如果所有的數(shù)據(jù)都在放上云端，那么流量及空間的費用就會比較高，有時企業(yè)甚至是不想承擔的。

所以，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)要能成功的落地，架構(gòu)、設計、實現(xiàn)切實可行的邊緣計算方案將是成功的關鍵。

邊緣計算的架構(gòu)

邊緣計算在系統(tǒng)架構(gòu)上要考慮三方面的內(nèi)容：

1、系統(tǒng)的伸縮性，工廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)會越來越多，產(chǎn)線會動態(tài)擴展，產(chǎn)品設計也會隨時變更，所以不可能停下設備來等待邊緣計算的部署和升級。這一方面利于大數(shù)據(jù)分布式平臺hadoop等可以很好的滿足需求。

2、邊緣計算與云計算的融合，工業(yè)的數(shù)據(jù)如果不上云和本地系統(tǒng)就沒什么區(qū)別，所以和云的融合是邊緣計算的一個基本任務。由于工廠數(shù)據(jù)量大，可以分開數(shù)據(jù)類型，一類數(shù)據(jù)用于實際的生產(chǎn)和本地化處理，一類數(shù)據(jù)用于上云及云上應用，是一種合理的應用。

3、跨邊緣計算的分布式部署，有許多大的公司可能在各地都有工廠，所以分布式邊緣計算將是必然的。這個就有點像云計算中的跨數(shù)據(jù)中心的分布式部署有點類似，但一方面hadoop不適合跨數(shù)據(jù)中心部署（對時延要求比較高），google的跨數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫spanner還在理論階段，是一個比較大的挑戰(zhàn)。

當前，邊緣計算將技術與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合，已經(jīng)得到一定的研究，被應用于很多工業(yè)場景。

1、故障診斷與缺陷檢測：在所有數(shù)據(jù)分析場景中，故障診斷與缺陷檢測類往往較為重要，而邊緣計算能夠為其提供更便捷的計算資源，因此這是目前應用最多的一種工業(yè)邊緣計算場景之一。典型的應用有基于深度學習的軸承故障診斷，刀具磨損監(jiān)控、產(chǎn)線零件識別與缺陷檢測、設備實施監(jiān)控運維等。邊緣計算低時延的特性提高了診斷的響應速度以及及檢測效率。

2、工廠園區(qū)安防監(jiān)控：基于邊緣計算的視頻流處理也是工業(yè)領域中的重要應用，例如對視頻數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化分析，從而完成人員的行為督導、設備狀態(tài)監(jiān)測、物料流轉(zhuǎn)監(jiān)控等任務,實現(xiàn)無人值守。

3、工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘：邊緣計算提供了大量的分布式計算節(jié)點，可利用其來捕捉異常和故障在傳感器以及設備之間的傳播，獲取故障相關信息，從而進行預測性維護

4、控制決策過程的優(yōu)化：以深度學習為代表的復雜優(yōu)化方法在工業(yè)控制領域也有著較多應用，邊緣計算可以為這些應用提供基礎的計算設施。例如針對隨機順序的混沌生產(chǎn)場景，利用邊緣智能構(gòu)建多個智能體系統(tǒng)，通過不同智能體之間的行為交互提高自主決策能力，進而提高自適應性與魯棒性。另有基于5G和邊緣計算的智能汽車柔性制造解決方案，提高了制造中感知、分析、決策和執(zhí)行過程的效率。

總結(jié)

綜上所述，工業(yè)的邊緣計算的架設是建設工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的關鍵步驟，不管以后的消費者直接下單到工廠定制生產(chǎn)的系統(tǒng)的建設，還是工廠的維護自己的大數(shù)據(jù)分析等，都應該把邊緣計算當作關鍵的部件來考慮。

瑞芯微Rockchip深耕AI市場，RK3399Pro和RK1808兩顆人工智能旗艦芯片在智能家居、智能安防、視覺、手勢識別、智能語音等領域得到廣泛應用。

 

其中，RK3399Pro內(nèi)置性能高達3.0Tops，融合了Rockchip在機器視覺、語音處理、深度學習等領域多年經(jīng)驗打造的NPU，讓典型深度神經(jīng)網(wǎng)絡Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在其上的運行效果表現(xiàn)驚人，性能大幅提升。

 

RK3399Pro是采用CPU+GPU+NPU硬件結(jié)構(gòu)設計的AI芯片，具備以下三大特性：

 

1、AI硬件性能高；

2、平臺兼容性強；

3、完整方案易于開發(fā)。

 

RK3399Pro作為Rockchip首款整合AI硬件的處理器，其平臺可快速量產(chǎn)商用。非常適用于智能駕駛、圖像識別、安防監(jiān)控、無人機、語音識別等各AI應用領域。

 

 

 

快包電子上線RK3399Pro邊緣計算主板

 

基于瑞芯微RK3399Pro架構(gòu)的AI邊緣計算主板，RK3399Pro是一款雙Cortex-A72+四Cortex-A53 大小核CPU結(jié)構(gòu)，主頻高達1.8GHz的高性能處理器，可支持4K 60fps VP9 and 4K 10bits H265/H264 視頻解碼，外圍接口豐富，擁有超強擴展性。RK3399Pro內(nèi)置嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（NPU），NPU算力可達3.0TOPs，支持PCI-e/USB3.0/RGMIIMP，可對多路攝像頭及網(wǎng)絡攝像頭進行視頻結(jié)構(gòu)化識別和分析。

 

Rockchip RK3399Pro芯片的邊緣計算主板算力強悍，輸入輸出接口豐富可擴展性強。PCB 采用8層沉金工藝設計，具有極佳的電氣特性和抗干擾特性，工作穩(wěn)定可靠，可達到工業(yè)級標準，可廣泛應用于智慧城市、智慧安防、智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等人工智能終端領域。