汽车边缘分析将帮助实时收集、分析和处理数据

随着物联网的使用，连接的应用程序和系统正在迁移到云中，云中生成的终端设备及其数据的数量也在增加。在机器人和物联网生态系统中，由于缺乏可靠的连接、延迟和云处理、边缘设备，如传感器、移动设备、可穿戴设备和许多其他连接设备，将产生大量分散的数据。公司正在使用边缘分析和云计算来应对这一挑战。该组合将计算能力带到数据源附近，以减少分析延迟，并为各行业的问题提供实时的意见和解决方案，从而为物联网网络带来稳定性。换句话说，当数据不能被带入算法时，边缘分析将数据引入算法并提供重要的意见。

多年来，边缘分析是如何发展的？

由于半导体技术BU941ZPFI的进步，近年来，MCU通过部署先进的机器学习方法（如深度神经网络或卷积神经网络），处理器具有更多的处理能力、特殊的硬件组件和计算能力，有助于更快地进行边缘分析。TensorFlow，keras和Caffe优化后，可以部署在流行框架上开发的模型Andriod操作微控器等推理设备。考虑MCU功能的推理引擎，如TensorFlow-Lite，TensorFlow-micro，CMSIS-NN等，可以在边缘执行量化模型，以便更快地进行分析。

边缘分析帮助组织需要数据洞察。让我们来看看边缘分析如何帮助世界各地的许多行业。

如何加强边缘分析？

根据“全球汽车传感器技术市场”据报道，汽车中使用的传感器平均值从50-60增加到100+，在不久的将来，它将达到2万+，这将产生大量数据。对于移动汽车来说，连续可靠的云连接是另一个挑战。例如，如果自动驾驶汽车延迟向云发送数据，数据分析和执行操作可能会对自动驾驶汽车的成败产生重大影响。汽车边缘分析将帮助公司实时收集、分析和处理数据，以便立即采取必要的行动。此外，通过人工智能和机器学习，边缘设计的智能应用，如碰撞、交通路线、视线偏离道路检测系统等。这确保了优化的资产使用、低维护和乘客安全。

边缘分析的医疗保健如何彻底改变？

由物联网驱动的医疗设备可以收集患者的数据。在没有连续网络连接的情况下，可以对收集到的数据进行边缘分析。随着半导体技术的进步，硬件和机器学习变得更加有效，因此边缘设备可以监测和分析更复杂的参数，如神经活动、心律和血压。

通过边缘计算、患者管理、远程监测、住院护理和健康信息管理。例如，医生的移动/平板电脑设备是患者(数据源)和云之间的边缘。临床医生可以在边缘分析平台上输入患者数据，实时处理和显示患者数据。这有助于更快地治疗病人，减少治疗频率。此外，云和设备之间的安全计算能力也得到了提高，以保护患者的数据。

边缘分析如何改变制造业？

在制造商或工厂，边缘设备上的任何生产线都涉及多个传感器，以不断测量货物和设备的温度、湿度、压力和其他参数。连接到云和分析数据需要很长时间。边缘计算可以处理这些数据进行分析，并在此过程中实现/需要的变化。ML它还支持预测和监测。机器学习算法可以预测设备故障，并在设备故障发生前及时安排维护，有助于延长其使用寿命，减少停机时间，节约整体维护成本。

为什么云仍然是分析的核心？

在了解了边缘分析的优势之后，重要的是要明白它不会取代云，而是通过实时分析来补充云计算，因为它接近数据源。很少有过程会继续在云中执行。

机器学习算法的训练：机器学习算法的发展取决于大量的数据。在训练模型之前，将从学习过程中提取许多实体、关系和集群。这可以与云培训模型一起进行。

处理能力和存储容量：存储和处理能力的无限可扩展性和易于部署的分析使云分析不可替代。因为云分析可以处理更多可能非常有用的数据，因为云分析可以处理更多类型的数据。例如，它可以在流量数据中添加历史数据，或者使用边缘分析来分析所有设备的所有输出。

在边缘分析中，云可以使用所有连接到单个云应用程序的边缘设备。云有一种管理数据的方法，并将其转化为有意义的预测和分析。

边缘与云分析的共存如何补充？

由于延迟、带宽、功耗、成本、外观尺寸等因素，物联网系统的实时决策仍然具有挑战性。这可以通过在边缘添加人工智能来克服。

降低数据带宽/传输利用率：将大量数据转移到云处理可能会消耗高数据带宽，导致重大延迟，并对关键时间的应用产生负面影响。为了避免这种延迟并消除对数据带宽的依赖，可以在边缘处理数据。

消除连续连接云的需求：在石油、天然气或采矿行业，员工在远离人口密集地区的远程站工作，因此没有连接。在这种情况下，无论值是否在正常值范围内，机器人和其他边缘设备上的传感器都可以捕获数据、分析数据和监控操作参数。

实时性能和更快的处理速度:边缘计算大大降低了必须通过网络发送的数据量，从而减少了网络拥塞，加快了运行速度。边缘计算不是一个在云中运行的过程，而是一个在计算机、物联网设备或边缘服务器中运行的过程。将计算引入网络边缘可以减少客户端和服务器之间的远程通信，并获得实时意见。

提高数据安全性（更接近数据源和位置感知）：解释说，最好分析相机本身，而不是让安全相机将其视频内容传输到云中，以分析某些情况（未知人员、对象等）。对于仅在设备上使用本地数据而不通过云连接发送数据，数据隐私和与生物识别数据相关的安全问题非常重要。

云计算和边缘计算完全取决于实现应用程序的不同方法。虽然它们不会被抹黑，但它们是相辅相成的。不可能有适合所有解决方案的解决方案。很少有关键因素，如实时性能、带宽成本、数据大小和应用复杂性。这些因素决定了边缘分析或云分析，或两者兼而有之。