边缘计算

而对于交通行业来说，有些应用场景对传输延迟有非常严格的要求，强实时数据体量不断增加，在应用现场进行数据处理的需求也随之上升，于是智能交通领域也开始应用“边缘计算”技术。

为了了解边缘计算对物联网的影响，让我们先花点时间想象一下我们周围众多的传感器和可穿戴设备，以及它们正在捕获的数据类型。边缘计算使我们能够在任何物联网网络边缘的设备附近解读这些庞大的数据。这将实时触发分析和响应，而不会给拥塞的网络带来负担。

由于物联网和工业物联网设备产生的大量数据，边缘计算呈爆炸式增长。随着5G网络的发展和5G 变得越来越普遍，新设备上线后将产生比以往任何时候都多的数据。因此，许多企业发现使用边缘计算来执行实时、低延迟的数据分析非常有效。边缘计算使本地处理数据接近数据生成源成为可能。

边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型。我们认为边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量智能终端为前沿，通过优化资源配置，使得计算、存储、传输、应用等服务更具智能，具备优势互补、深度协同的资源调度能力，是集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。

边缘计算可能不像云计算那样广为人知，但很快就会被大众热捧。该市场的收入预计将从2019年的28亿美元跃升至2024年的90亿美元。其中一个重要原因是边缘计算推动了物联网 (IoT)，预计物联网在未来几年也将大幅增长。

腾讯优图联合厦门大学人工智能研究院正式发布《2021十大人工智能趋势》，该趋势报告基于腾讯优图和厦门大学人工智能研究院长期对人工智能尤其是计算机视觉的研究洞察，提出3D视觉技术、数字内容产业、AI深度学习算法、人工智能内核芯片等方向的前沿预测。

在5G浪潮驱动下，车路协同、智慧停车、智能交通规划、自动驾驶等应用普遍被提上日程，同时5G带来了数据量的大爆炸，越来越多的应用跑在了云端，很多具体的应用场景对延时的要求会变得非常严格，随着强实时数据的迅速攀升在边缘侧进行预先处理，于是“边缘计算”在智能交通领域应运而生。

在5G浪潮驱动下，车路协同、智慧停车、智能交通规划、自动驾驶等应用普遍被提上日程，同时5G带来了数据量的大爆炸，越来越多的应用跑在了云端，很多具体的应用场景对延时的要求会变得非常严格，随着强实时数据的迅速攀升在边缘侧进行预先处理，于是“边缘计算”在智能交通领域应运而生。

随着IT（信息技术）的快速发展，其在为世界各地的企业增加价值的作用越来越受到关注。边缘计算是某些企业为了产生某些价值而最期待的技术之一。