边缘计算在智慧城市中的好处

我们正处于实现智慧城市革命的风口浪尖。技术进步对部署智慧城市应用和服务产生了重大影响，以提高健康、智能交通、教育、能源的绩效，为市民提供更高水平的舒适度。

根据联合国经社部的数据，预计到 2050 年，生活在城市地区的世界人口将从目前的 55% 增加 68%。在印度的智慧城市使命下，100 多个城市着力发展成为“智慧”，发现了 5000 多个价值 300 亿美元的项目，其中 1809 个价值 40 亿美元的项目已经完成。

近年来，用于智慧城市应用的计算密集型平台显着升级。这些应用程序生成大量数据，需要低延迟处理能力。

解决这一挑战的一种方法是使用具有足够计算和存储容量的专用硬件，引入云计算，以经济高效的方式提供按需存储和处理能力。然而，云计算对其实时使用构成限制，而另一方面，边缘计算将云的力量带到网络边缘，在将其发送到集中式服务器进行进一步分析之前获得对边缘的洞察。因此，边缘计算成为智能环境的可行解决方案。

边缘计算的好处

减少延迟：将计算带到网络边缘，而不是将数据上传到集中式服务器或云，减少延迟

提高安全性和隐私性：在本地分析所有数据时，减少将易受攻击的数据发送到公共云的需要

减少开支：随着大量数据的产生，带宽和存储成本增加。使用边缘计算和本地数据处理可以减少发送到云端的数据量。

可扩展性：边缘计算允许公司通过物联网设备和边缘数据中心扩展其计算能力。

多功能平台：边缘计算的可扩展性也使其具有高度的通用性，通过与本地边缘数据中心合作，公司可以轻松瞄准多元化市场，而无需投资昂贵的基础设施扩展。

智能城市的边缘人工智能硬件

为了满足智能设备在边缘实时处理海量数据的需求，并带动边缘人工智能硬件平台的兴起，智慧城市需要特殊的硬件，可以在不同的环境中部署边缘人工智能计算。iWave Systems 推出了Corazon AI，这是一个基于高度自适应 Zynq Ultrascale+ MPSoC 器件的边缘 AI 平台，并集成了 Vitis AI 堆栈，以释放 FPGA 上 AI 的全部潜力。Vitis AI 由优化的工具、IP 内核、库、模型和示例设计组成，可轻松开发深度学习推理应用程序。它包括来自主流框架（如 Tensor-flow、Caffe、Darknet、Keras 和计算机视觉库）的高级预优化深度学习模型。

Corazon AI 在边缘部署时可产生更高的计算性能并降低功耗。它采用 Pico ITX 外形设计，具有广泛的工作范围，并且支持多个工业 I/O 以满足不同的应用，并提供同时连接多个摄像头的功能。

Corazon AI平台在源头处理数据，减少延迟或等待数据发送到云端或核心数据中心进行进一步处理的需要。提供可靠、灵活、实时的洞察。在边缘部署 AI 可能具有挑战性，但使用 Corazon-AI，它变得简单而灵活。

此外，预计 5G 网络等新兴技术的增长速度将比 4G 快 10 倍，增加支持 AI 的智能服务，进一步加速边缘计算。

边缘计算的潜力是无限的。深度学习的进步加上本地处理可以卸载到网络边缘的事实使得边缘计算的论点非常强大。网络边缘的智能减少了处理和决策延迟。这种强大的技术将继续发展，具有学习、预测和处方的能力。简而言之，边缘计算已成为使城市变得智能的关键因素。

审核编辑：汤梓红