边缘计算通常是应用在工业物联网领域，指靠近实际工作环境或产生数据源头的一侧，利用就近的计算资源、网络资源、存储资源等为工业生产数据信息化提供就近服务的平台。其应用程序在边缘侧发起，也在边缘一侧响应，有更快的网络服务响应，满足行业在实时监控、智能调度、数据安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算与云计算有什么不同

边缘计算在技术实现上与云计算有很大的相似性，但在应用层面却有很大的不同，不是我们通常理解的企业内网与公网的区别。传统的云计算服务商大多从计算资源，大数据，虚拟化等角度考虑云计算的架构及实现。甚至一些从事工业ERP、PLM、MES系统的公司简单以为把他们的系统搬到云上，以云架构的方式实现工业系统，就解决了工业上云的问题，其实这样很难取得大的成功。工业上的边缘计算与云计算主要的区别在以下几点：

1、工业智能化制造，工业机器人等作业调度程序等对数据的实时性要求比较高，云端网络不能满足需求。

2、工厂现在沿用的很多设备，如注塑机，冲压机等，都还是比较老旧的设备，信息化功能不多，有些只能通过加传感器的方式采集信息，有些可以读取设备的PLC获取信息。但是这些采集设备出于成本考虑，计算及存储能力都有限，一旦云网络出现故障，数据可靠性将得不到保障，因为采集设备可能不够资源来实现数据缓存与重传。

3、 工厂生产过程中会产生大量的数据，这些数据有时是冗余的，有时又是关键的。如果所有的数据都在放上云端，那么流量及空间的费用就会比较高，有时企业甚至是不想承担的。

所以，工业物联网要能成功的落地，架构、设计、实现切实可行的边缘计算方案将是成功的关键。

边缘计算的架构

边缘计算在系统架构上要考虑三方面的内容：

1、系统的伸缩性，工厂的生产数据会越来越多，产线会动态扩展，产品设计也会随时变更，所以不可能停下设备来等待边缘计算的部署和升级。这一方面利于大数据分布式平台hadoop等可以很好的满足需求。

2、边缘计算与云计算的融合，工业的数据如果不上云和本地系统就没什么区别，所以和云的融合是边缘计算的一个基本任务。由于工厂数据量大，可以分开数据类型，一类数据用于实际的生产和本地化处理，一类数据用于上云及云上应用，是一种合理的应用。

3、跨边缘计算的分布式部署，有许多大的公司可能在各地都有工厂，所以分布式边缘计算将是必然的。这个就有点像云计算中的跨数据中心的分布式部署有点类似，但一方面hadoop不适合跨数据中心部署（对时延要求比较高），google的跨数据中心数据库spanner还在理论阶段，是一个比较大的挑战。

当前，边缘计算将技术与工业互联网融合，已经得到一定的研究，被应用于很多工业场景。

1、故障诊断与缺陷检测：在所有数据分析场景中，故障诊断与缺陷检测类往往较为重要，而边缘计算能够为其提供更便捷的计算资源，因此这是目前应用最多的一种工业边缘计算场景之一。典型的应用有基于深度学习的轴承故障诊断，刀具磨损监控、产线零件识别与缺陷检测、设备实施监控运维等。边缘计算低时延的特性提高了诊断的响应速度以及及检测效率。

2、工厂园区安防监控：基于边缘计算的视频流处理也是工业领域中的重要应用，例如对视频数据进行结构化分析，从而完成人员的行为督导、设备状态监测、物料流转监控等任务,实现无人值守。

3、工业数据挖掘：边缘计算提供了大量的分布式计算节点，可利用其来捕捉异常和故障在传感器以及设备之间的传播，获取故障相关信息，从而进行预测性维护

4、控制决策过程的优化：以深度学习为代表的复杂优化方法在工业控制领域也有着较多应用，边缘计算可以为这些应用提供基础的计算设施。例如针对随机顺序的混沌生产场景，利用边缘智能构建多个智能体系统，通过不同智能体之间的行为交互提高自主决策能力，进而提高自适应性与鲁棒性。另有基于5G和边缘计算的智能汽车柔性制造解决方案，提高了制造中感知、分析、决策和执行过程的效率。

总结

综上所述，工业的边缘计算的架设是建设工业物联网系统的关键步骤，不管以后的消费者直接下单到工厂定制生产的系统的建设，还是工厂的维护自己的大数据分析等，都应该把边缘计算当作关键的部件来考虑。

瑞芯微Rockchip深耕AI市场，RK3399Pro和RK1808两颗人工智能旗舰芯片在智能家居、智能安防、视觉、手势识别、智能语音等领域得到广泛应用。

其中，RK3399Pro内置性能高达3.0Tops，融合了Rockchip在机器视觉、语音处理、深度学习等领域多年经验打造的NPU，让典型深度神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在其上的运行效果表现惊人，性能大幅提升。

RK3399Pro是采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计的AI芯片，具备以下三大特性：

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3、完整方案易于开发。

RK3399Pro作为Rockchip首款整合AI硬件的处理器，其平台可快速量产商用。非常适用于智能驾驶、图像识别、安防监控、无人机、语音识别等各AI应用领域。

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