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　　未来几年，向边缘计算的转移将会增加。本文列出了其被证明可以提供高价值的领域。
 

　　随着企业和消费者将更多设备连接到互联网，随着超高速5G网络服务的覆盖范围扩大，以及随着组织追求该技术带来的机会，边缘计算在企业中的使用正在急剧扩大。
 

　　以下是值得注意的边缘计算用例：
 

　　1、自动驾驶汽车
 

　　自动驾驶汽车是主要的边缘计算用例，因为只有当其能够实时分析驾驶所需的所有数据时，才能安全可靠地运行。然而，云中的实时分析可能存在问题；自动驾驶汽车在向云端发送数据时产生的数据量以及相应的延迟可能性——甚至缺乏必要的连接——可能意味着不安全的延迟。这些车辆收集的数据量惊人。行业对数据生成的估计差异很大，但其都将数据生成量定为TB级。
 

　　例如，全球电信研究人员估计，自动驾驶汽车每小时可产生超过40 TB的数据。当然，5G将能够比现有4G网络处理更多的容量，但仍然无法保证能够将所有数据传输到云端，以便按照自动驾驶车辆所需的速度进行处理。因此，导航、车对车通信以及与新兴智能城市集成的关键任务处理需要车载计算能力和边缘数据中心。
 

　　2、智慧城市
 

　　市政当局还利用边缘计算来创建智能社区，并通过智能交通控制等功能来管理道路。边缘支持这一广泛类别中的许多领域。其可以帮助市政当局，如交通机构、公共转型部门和私营运输企业，通过基于实时、实地情况的快速调整，更好地管理其车队和整体交通流量。例如，部署用于处理车辆数据的边缘计算平台可以确定哪些区域正在经历拥堵，然后重新调整车辆路线以减轻交通拥堵。
 

　　此外，市政当局，例如城市工作人员和区域规划者，可以部署边缘设备来处理来自电网、公共基础设施、公共设施、私人建筑和其他场所传感器的数据，以立即评估需求，并加快响应速度。
 

　　3、安全性更强
 

　　边缘计算可以增强商业和消费者部署的安全性。组织可以使用边缘计算来实现视频监控和生物识别扫描以及其他监视和授权措施，其中需要实时分析数据，以确认只有授权的个人和批准的活动正在发生。
 

　　例如，企业可以使用带有光学技术的生物识别安全产品，通过边缘设备进行虹膜扫描，立即分析这些图像，以确认具有授权访问权限的工作人员的匹配。与此同时，视频门铃和安全摄像头等消费者安全产品同样受益于边缘计算提供的实时分析——通常以部署在家庭网络中的雾节点的形式。
 

　　4、医疗保健
 

　　医疗保健数据来自众多医疗设备，包括医生办公室、医院的医疗设备以及患者自己购买的消费类可穿戴设备。但所有这些数据并不需要转移到集中式服务器进行分析和存储——这个过程可能会造成带宽拥塞和存储需求激增。
 

　　相反，边缘设备可以摄取和分析来自端点医疗设备的数据，以确定哪些数据可以丢弃，哪些数据应该保留，更重要的是，哪些数据需要立即采取行动。例如，考虑来自心脏设备的数据；边缘设备可以保存一个程序，该程序旨在汇总正常读数以进行报告，但会立即警告需要紧急处理的异常读数。边缘计算在医疗服务中也发挥着关键作用，例如机器人辅助手术，其中实时数据分析至关重要。
 

　　5、制造和工业流程
 

　　工业物联网在制造工厂和其他此类行业中添加了数百万台连接设备，以收集有关生产线、设备性能和成品的数据。然而，并非所有数据都需要在集中式服务器中处理，每个连接的温度计的每个温度读数并不重要。在某些情况下，由于设施位置偏远，将数据移动到集中式服务器(无论是在云端还是在本地)可能会非常昂贵或不可能。在这种情况下，边缘计算将所需的处理能力带到需要的地方，这些边缘设备可以被编程为将聚合数据传输回中央系统，或在端点启动所需的操作。
 

　　此外，边缘计算提供了制造和工业运营所需的速度，其中自动化装配线快速移动，需要实时干预来解决问题。边缘计算通常用于支持预测性维护工作、能源效率计划、定制生产运行、智能制造和智能运营。工业高管还使用边缘计算作为物联网生态系统的一部分来监控、分析和管理其工厂、工厂和办公室的能源使用情况。能源公用事业本身可以使用边缘技术来监控和管理自己的现场设备。
 

　　6、虚拟和增强现实
 

　　与其他用例类似，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)都需要实时处理大型数据集，因为分析中的任何滞后都会延迟后续操作。这意味着在VR和AR的情况下，图像和指令会出现延迟，在这些技术的使用大幅扩展的时候，会造成糟糕的、甚至在某些情况下甚至是不安全的用户体验。
 

　　员工使用这些技术来指导其完成任务并学习新流程、学生用其来学习复杂的概念、个人用其来娱乐和提高技能。企业应用这些技术来实现独特和定制的体验，例如个性化的购物展示。当带宽限制、成本和隐私问题使得使用集中式处理能力成为一个糟糕的选择时，边缘计算可以实现这些不同的体验。
 

　　7、加强工作场所安全
 

　　根据美国联邦劳工统计局(BLS)的数据，美国私营企业雇主报告2020年发生了210万起非致命工伤。美国劳工统计局的最新数据显示，2019年有5,333人因工伤死亡。但行业正在使用端点传感器、计算机视觉和人工智能以及边缘设备等技术组合来支持工作场所安全应用。
 

　　例如，企业可以使用现场员工的位置数据来执行COVID-19大流行带来的社交距离要求，如果其移动或靠得太近，就会发出警报。由于此类位置数据在那一刻之后就没有任何价值，因此可以在边缘收集和处理信息，而不是移动和存储在企业数据中心。
 

　　8、流媒体服务和内容交付
 

　　与边缘在增强现实和虚拟现实用例中的使用类似，边缘计算支持视频流和内容交付的低延迟要求。此外，其还为现有和新兴功能提供了良好的用户体验，如搜索功能、内容建议、个性化体验和交互功能。
 

　　事实上，随着OTT流媒体平台成为分发内容的标准方式，媒体企业正在使用边缘计算来提供原创内容、现场活动和区域内容，并提供完美的用户体验——正如消费者现在所期望的那样。
 

　　9、增强客户服务
 

　　从银行业到零售业，各行各业的企业都在探索如何利用边缘计算向客户提供超个性化的体验和有针对性的广告。其还在开发使用边缘计算来支持新服务的方法，例如支持AR的交互式购物。
 

　　10、智能家居
 

　　随着家庭变得高科技，从支持人工智能的虚拟助理到联网安全系统到智能扬声器，家庭生成和传输的数据量呈爆炸式增长，所有这些都增加了可用带宽的流量。位于家庭内部的边缘计算可以减轻服务提供商网络的压力，确保实时响应，并通过将更多家庭数据保持在第三方系统之外来增强隐私性。