随着物联网的发展，各行各业对海量信息的实时需求也将得到提升。根据麦肯锡咨询公司的数据，交通在边缘计算的应用行业应用中占比最高。 智能交通的作为一个庞大的系统工程，涵盖了车路协同、信号控制、无人驾驶、执法监控、道路养护等各个方面。 边缘计算在交通领域基于位置的应用，如城市智能公共交通工具运行与交通设施管理时，可以进行基于位置状态的实时处理和数据采集。 而在视频监控的应用中，边缘计算可以建立视频监控的计算模型，提高视频监控系统前端摄像头的智能处理能力，从而优化预警系统和处置机制。 边缘计算在智能交通中的优势主要体现在以下三个方面： 第一，提高本地处理能力。边缘计算的应用将显著提高交...

近几年来，边缘计算搭配AI技术的组合已经深入到很多行业领域，其现场部署现场计算的特性，使数据可在生成后立即处理，而不是传回上千公里外的服务器上，不仅可以大大减少计算的响应时间，降低网络带宽成本，还能避免数据泄露的风险。下面介绍5个常见的边缘计算应用场景： 制造业中的边缘AI 边缘AI在制造业中可以提供快速的响应，防止生产过程中的事故发生。 运行状态监控：在制造过程中，制造商需要实时掌握各种生产状态数据，来帮助他们进行准确地决策，但机器时刻都在生成大量原始数据，有些数据并不重要，但一样需要上传到云端处理，占用不必要的带宽和计算资源。通过边缘AI的部署，本地处理数据反馈，仅将有价值的数据上传...

随着边缘计算的逐渐普及，更多的行业开始享受到边缘计算带来的灵活与快捷。推动数字化和智能化的发展。 一、交通领域 在交通领域，边缘计算被广泛应用于交通流量监测、违规行为识别、事故预警等方面。 交通流量监测 通过在道路沿线部署具有边缘计算能力的视频监测设备，可以实时感知和记录交通流量数据，如车辆数量、速度、行驶方向等。这些数据可以被用于交通拥堵预警和智能交通信号控制。 违规行为识别 边缘计算设备可以实时监测视频图像，自动识别和分类交通违规行为，如闯红灯、逆行、压线等。这些违规行为可以被实时提醒给交通管理人员，从而加强对交通规则的执行和监管。 事故预警 通过分析视频图像中的车辆行为和轨迹，边...