边缘计算架构
终端节点：由各种物联网设备（如传感器、RFID标签、摄像头、智能手机等）组成，主要完成收集原始数据并上报的功能。在终端层中，只需提供各种物联网设备的感知能力，而不需要计算能力。
边缘计算节点：边缘计算节点通过合理部署和调配网络边缘侧节点的计算和存储能力，实现基础服务响应。
网络节点：负责将边缘计算节点处理后的有用数据上传至云计算节点进行分析处理。
云计算节点：边缘计算层的上报数据将在云计算节点进行
性存储，同时边缘计算节点无法处理的分析任务和综合全局信息的处理任务仍旧需要在云计算节点完成。除此之外，云计算节点还可以根据网络资源分布动态调整边缘计算层的部署策略和算法。 边缘计算盒子的优势包括加速数据处理流程、减少网络带宽需求、降低成本，以及适应多种场景的灵活性。海思边缘计算盒子国产智能分析盒
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云计算和边缘计算哪个更强?
云计算的主要优势是海量计算和海量存储、计算效率高、广域覆盖，适合计算密集型、非实时性的计算任务和海量数据的并行计算与存储，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势，并且计算硬件只都集中在云计算中心，实行集中式的管理，因此无需在本地维护计算硬件、数据存储和相关软件。
边缘计算的主要优势是分布的边缘节点提供了实时的数据处理，边缘计算的过程是一个以用户和应用为中心的过程，弥补了云计算中时延和移动性的缺陷，适合实时性、移动性数据、非计算密集型的处理分析，并且作为一种新的网络范式能够满足5G时代计算需求的空前增长和用户体验质量的不断提高，数据的本地化处理相较于云端也更安全。
工业 4.0 时代，柔性生产、智能制造呼声高涨，边缘计算盒子恰是幕后 “功臣”。在汽车制造流水线，它化身智能监工，与机械臂、传感器深度互联。焊接机器人作业时，盒子实时采集焊接电流、电压及焊点成型数据，通过内置算法核验工艺标准，一旦偏差即刻调整参数；零部件组装环节，分析视觉传感器图像，准确定位零件位置、姿态，引导机械臂准确抓取、安装，次品率直降。设备维护层面，持续监测设备振动频谱、油温等参数，结合机器学习模型预测故障发生概率、时间点，安排预防性维护，大幅削减停机时间，提升生产效率，让工业生产线时刻保持高效运转，助力企业降本增效。AI盒子支持云端统一进行设备管理和固件升级。
物联网技术的快速发展，使得越来越多实现互联互通，实现万物互联。得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 边缘计算市场存在落地难、碎片化、量升价跌等问题，但随着技术进步和市场需求增长，行业前景光明。厨房安全边缘计算盒子厂家报价
华为智能小站搭载华为昇腾AI处理器，能够处理16路高清视频流。海思边缘计算盒子国产智能分析盒
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