1.4.2　边缘计算的行业应用

边缘计算将计算资源和数据处理能力推进至靠近数据源头的网络边缘侧，能够为使用者提供即时计算、数据存储和网络通信等服务，具有时延低、效率高、实时性好、安全可靠的特点，在产业界具有极高的应用价值。本小节我们主要介绍边缘计算在产业界的一些具体应用。

1.4.2.1　公共安全

当今，城市规模不断扩大，城市人口不断增长，城市管理问题日益突出，城市治安、灾害预警、公共卫生等问题备受关注，为此，公安部牵头提出了平安城市这一特大综合性信息化管理系统，以满足社会治安和灾害防控等需求。

我国的平安城市建设具有监控点多、信息量大、存储时间长及7×24小时不间断等特点，由此产生的海量数据如果全部由云端处理，会对核心网络造成极大的压力。而边缘计算有其特有的网络架构优势，可以在靠近数据源的地方实时处理任务，能够极大地提高工作效率，节省网络资源。目前，边缘计算在公共安全领域已有广泛应用。

1）实时监测与目标识别。在城市内广泛分布的传感器和摄像头会生成大量的实时数据。通过采用边缘计算技术，可以在接近数据源的地方对这些数据进行即时处理，从而减轻云中心的数据处理负担。借助城市中的摄像头，边缘计算还可以实现目标识别，例如检测交通事故、危险行为或突发事件。这种边缘计算技术使前端摄像头能够从仅仅“看得见，看得清”升级为“看得懂”，有助于执法部门更迅速地响应警情，提高城市的安全性。

2）危急事件的快速响应。在突发自然灾害、恐怖袭击或公共卫生事件等紧急情况下，传统的云计算架构可能会受到网络时延的限制，而边缘计算则能够在离事件发生地点最近的位置实时处理数据和发出警报。这种实时性有助于应急服务部门和执法部门更快速地响应紧急情况，采取行动，降低风险和损失。

3）隐私保护与数据安全。边缘计算通过将数据处理本地化，降低了数据传输的需求，减少了数据在互联网上的暴露。在边缘设备上处理数据，公共安全机构可以更好地掌握数据的流向和存储位置，从而更好地保护敏感信息。这种本地数据处理不仅提高了数据的安全性，还降低了数据被窃取或滥用的风险。对于公众而言，这种方法为个人隐私提供了更强有力的保护，让人们更加放心地参与各种与公共安全相关的活动。

从实时监测与目标识别到对危急事件的快速响应，再到隐私保护与数据安全，边缘计算的应用范围广泛，为城市管理者和执法部门提供了更快速、更智能、更安全的工具。通过采用边缘计算技术，我们能够更好地保护城市居民的安全和隐私，提高社会的紧急响应能力，为城市的公共安全建设提供强有力的支持。

1.4.2.2　交通物流

交通问题一直是城市管理的核心问题之一，交通拥堵、交通事故和道路规划等问题与居民的生活质量密切相关。为解决这些问题，改善居民出行体验，智慧交通这一概念应运而生。

智慧交通是以互联网、物联网等网络组合为基础，以智慧路网、智慧装备、智慧出行、智慧管理为重要内容的交通发展新模式，具有信息联通、实时监控、管理协同、人物合一的基本特征。边缘计算作为一种新兴的计算模式，在其中发挥了巨大作用[5]。

1）交通监测。智慧交通系统需要交通流量、车辆位置和路况等实况信息来实现实时交通监测与智能信号控制。在此过程中，边缘计算节点可以利用分布在城市各个角落的传感器和监控摄像头收集大量实时数据，生成交通热图，智能控制交通信号，从交通管理者层面减少交通拥堵的发生。

2）自动驾驶。自动驾驶作为智能交通的另一个重要组成部分，在改善交通方面也有远大的前景。自动驾驶车辆依赖大量的传感器进行环境感知和决策制定，如果沿用云计算模式，网络状况不稳定带来的时延可能会导致严重的安全问题和效率问题，这时边缘计算的作用就显得尤为突出。通过将算力部署在车辆附近的边缘节点上，车辆可以实现低时延的数据分析与反应，更快地做出决策，再结合智慧交通系统的交通热图，选择合适的路线通行，就能从车辆层面减少拥堵的发生。

3）车联网。边缘计算可以为车辆提供处理视频、音频和信号数据所需要的架构、服务和支持，降低端到端的时延，使数据能够更快地被处理，避免数据处理过程过长而导致交通事故。通过接入互联网，车辆能够与其他车辆通信，告知它们任何预期的风险或者交通拥堵。

4）快递物流。通过在物流包裹上安装识别标签，可以实时感知和传输货物的位置信息，并且结合深度学习算法，利用各类无人设备可以实现自动化分拣，这为物流行业带来了更高的货物追踪可视性和可追踪性。同时，在运输车辆上安装的各类边缘计算设备可以实时监测车辆的行驶状态，自主识别并判断潜在的安全风险，从而保障运输过程的安全。

边缘计算在智慧交通中的应用发挥了关键作用，在交通监测、自动驾驶、车联网和快递物流等方面都产生了积极影响。通过在城市各个角落部署边缘计算节点，我们能够实现实时数据采集、分析和决策，减少交通拥堵、提高交通安全性，同时也为自动化驾驶和物流管理提供更强大的支持，从而构建一个和谐且强大的智慧交通生态系统，为城市建设注入更多的智慧与效率。

1.4.2.3　医疗保健

远程医疗是指通过互联网与通信技术来进行医疗服务的一种医疗方式，让患者无须亲自去医院就能享受医疗建议、健康监督以及病情诊断等服务。随着各种医疗物联网设备的普及，远程医疗的应用日益普遍，随之而来的是海量的数据，处理这些数据需要大量带宽与更大的云存储空间，这对医院的数据隐私保护也提出了更高的要求。

边缘计算技术将计算能力部署在数据源附近，减少了数据量与网络时延。患者可以通过各种医疗设备（如心率检测仪、血压计、血糖仪等）收集生理数据，并将其传输至边缘计算节点进行实时处理和分析，从而使医生能够及时做出诊断，提高医疗服务的质量，缩短诊断和治疗的时间，提升患者的就医体验[6]。

得益于边缘计算与5G技术的结合，远程手术这一创新性的医疗实践已经变得更加可行与可靠。边缘计算技术将算力部署在手术室，5G通信技术实现了极低时延通信，医护人员可以实时接收高清图像与声音反馈并精准操作医疗器械，极大地提高了手术的可靠性与成功率。

此外，边缘计算还具有极强的可拓展性，助力医疗系统实现更强的适应性和可持续性。边缘计算允许医疗机构根据其需求自由分配计算资源，构建合适的基础设施，具有极大的灵活性。此外，在紧急情况和突发事件中，边缘计算的灵活性使医疗机构能够快速响应，迅速部署额外的算力，以处理大量患者数据和支持医疗决策。

与此同时，边缘计算在患者隐私保护方面也具有天然的优势。边缘计算减少了传输至云中心的数据量，削减了需要接触数据的中间环节，有利于保护患者隐私，降低数据泄露的风险。此外，边缘设备具有的强大加密技术可以有效防止未经授权的访问，确保了患者的数据安全。

边缘计算在赋能医疗保健行业，助力医护人员提供更加高效、可靠的医疗服务的同时，拓展了医疗服务的范围，为医疗保健行业的发展开拓了新的方向，让医疗服务不再局限于地域范围，减少了患者的就医成本，也为平衡地区医疗资源作出了卓越的贡献。

1.4.2.4　生活家居

随着物联网技术的不断进步，智能家居系统也日益完善。这些系统依靠大量物联网设备实时监测和控制家庭内部状态，接收控制指令，从而有效地提升家庭的安全性、便利性和舒适性[6]。边缘计算在智能家居方面主要有以下4个应用场景。

1）智能家居。边缘计算为家居领域带来了革命性的改变，它使家居系统具有了一定的数据处理能力，为家居生活带来了新的可能。这一技术使得家居设备能够在家庭内部实时处理和分析数据，无须云端介入，因此家居系统能够更快地响应指令，实现高度自动化的家庭生活。不同的家居设备系统可以实现高度的互联互通与协同工作，实现更加智能、高度自定义的家庭环境。

2）家庭安防。家庭安防系统也受益于边缘计算技术，它可以实时监测异常情况或者非法入侵。家庭中遍布的摄像头与传感器可以实时监测各种异常情况，同时家庭中的边缘服务器利用视频分析和识别技术，通过深度学习算法进行目标检测与识别，可以自动识别出人员、车辆及各种异常情况，减少误报和漏报，提高监控的准确性和可靠性，提供更加安全智能的家居环境。

3）能源管理。边缘计算设备能够更加精确地根据家庭成员的需求和生活模式调整能源使用，智能控制温控系统与照明系统，根据家庭成员的需求与状态调节室内温度与照明，减少能源浪费，提高能源利用效率，为可持续发展作出贡献。

4）隐私保护。涉及家庭数据的隐私性问题时，用户并不倾向于让云端提供家居服务，而边缘计算允许家居设备在本地进行数据处理和分析，不必将数据传输至云服务器，减少了家庭数据被窃取的风险，增强了用户对个人数据的掌控力。此外，边缘计算的端到端加密通信和安全传输技术进一步增强了智能家居系统的隐私保护能力，为用户提供了安全可靠的家居服务。

边缘计算与智能家居的结合代表着未来家居生活的发展趋势。它不仅为家居生活提供了更多便利，还为住户创造了更加智能、高效、舒适的家庭环境，为家庭生活带来了更多的可能性。

1.4.2.5　消费电子

在数字化时代，消费电子已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从云游戏、可穿戴技术到虚拟现实体验，消费电子产品不仅为我们带来了便利，还赋予了我们更多互联网连接和智能化的能力。而在这一领域的创新和进步中，边缘计算技术扮演着越来越重要的角色[6]。

1）边缘计算与云游戏。云游戏的显著特点之一是其对实时性的要求极高，通常玩家对时延的容忍度在50毫秒以下，这对硬件性能和网络稳定性提出了极高的要求。为了满足这一要求，我们可以通过在离用户更近的边缘节点上部署云游戏实例来优化服务，它允许厂商根据网络、算力等需求实时分配计算资源，实现就近接入，缩短传输线路，大幅降低游戏时延，在优化流量成本的同时提升并发能力。

2）边缘计算与虚拟现实（Virtual Reality，VR）。VR具有的高清晰度、高流畅性和极致的交互体验与VR设备的轻量化要求对传统的网络和计算方式提出了巨大的挑战。边缘计算在这些方面具有天然的优势。边缘计算将计算资源推向距离用户设备更近的边缘节点，显著降低了设备时延。同时，边缘节点具备的强大计算能力可以用于实时图像渲染和处理及用户数据捕捉，确保用户看到的虚拟世界与他们的动作和环境保持高度同步，从而确保虚拟元素与真实世界的交互更加自然。

3）边缘计算与智慧零售。随着网络建设的不断发展，消费者的购物习惯发生了巨大变化。人们逐渐熟悉了无人售货，而商家也趋向于利用网络平台来降低经营成本。在各类零售场所中，结合门店内的摄像头等设备的边缘计算发挥了关键作用，它能够生成顾客消费热力分布图，感知商品销售情况，进行销售态势的分析和预测，为零售店的营销、销售和产品规划提供决策支持，从而提升门店的服务水平和盈利能力。

边缘计算在消费电子领域的广泛应用为我们的日常生活带来了更多便利和智能化体验。随着技术的不断进步，我们期待边缘计算继续推动消费电子领域的创新，在未来取得更多令人兴奋的发展。

1.4.2.6　现代工业

智慧工厂是制造业的一项革命性创新，它的理念是将数字化技术与自动化流程融入工业生产过程中，从而提高生产效率，降低生产成本，优化资源利用，同时提高产品质量。在智慧工厂中，边缘计算以其独特的优势发挥着至关重要的作用[7]。

1）边缘计算为智慧工厂提供了强大的数据处理能力。边缘计算节点能够实时分析和处理生产线上的各类传感器生成的大量即时数据，帮助管理人员掌握生产线的详细信息，更准确地了解生产进程，从而及时调整生产计划，及时发现潜在问题并进行调整。这有助于减少废品率，提高产品质量，更好地实现智能化生产。

2）边缘计算为工业制造提供了高度的灵活性与可拓展性。边缘计算节点易于添加和修改的特性能够让工厂在不大量改造基础设施的情况下根据需求动态地调整计算和存储资源，降低工厂转型和拓建的成本，提高生产的连续性。因此，智慧工厂在制造业中更加具有竞争力，生产者可以快速推陈出新、调整生产线以响应市场变化，从而获得更大的增长潜力，这有利于生产者在时刻波动的市场中保持竞争优势。

3）边缘计算为工厂提供了新的信息保护方案。边缘计算在生产信息、工艺参数与产品设计等机密信息的保护方面也有其独特优势。在系统部署边缘设备的自动化工厂中，敏感数据可以始终保持在工厂内部的边缘服务器中流转与存储，减少了数据流出的机会，可以有效地减少数据被拦截或窃取的风险，从而有效地保护企业的知识产权与技术内容。

4）边缘计算为行业降低了生产成本。能源成本是工业生产中的重要支出之一。通过在设备和工厂中部署传感器和智能控制系统，边缘设备可以实时监测能源消耗情况，并自动调整设备的运行模式以节省能源。边缘计算也可以用于供应链管理。通过实时监测供应链的各个环节，边缘设备可以帮助企业优化库存管理、生产计划和物流。这有助于减少生产停滞，提高供应链的效率。

边缘计算在制造业的发展中扮演了不可或缺的角色，它以强大的数据处理能力、高度的灵活性与极佳的隐私保护能力为制造业带来了巨大的变革和提升。工业生产不再是各类设备的机械运行，而是一个高度数字化、智能化的工业生态系统。

1.4.2.7　现代农业

边缘计算在现代农业中的广泛应用代表了农业领域的数字化和智能化新趋势，为农业提供了新的发展方向。边缘计算在养殖业和畜牧业的应用可以为农业提供新的活力，提高农业生产的效率和农产品的质量，同时也能解放从业者，减轻工作压力，改善工作环境，为广大劳动者带来福祉[8]。

在温室大棚场景中，对作物的生产环境和生长环节进行精细的控制和管理是最重要的环节。通过大规模部署传感器和摄像头，管理者能够实时监测并掌握关键的环境参数，如气温、土壤湿度、光照等，从而确保温室内的作物能够在最理想的条件下生长。这些传感器和摄像头的数据不仅提供了实时的环境信息，还为智能化农机的运作提供了基础。边缘计算节点能够即时处理这些数据，使农业从业者可以根据实时信息做出决策，以实现精准的农业管理。具体而言，边缘计算技术支持精确施肥、智能灌溉和自动化收割等应用，这些应用不仅提高了农业的效率，还有助于资源的有效利用，减少浪费，推动智慧农业的可持续发展。

在畜牧业养殖场环境中，管理猪、牛、羊等畜牧产品涉及一系列复杂的挑战。这些畜牧产品是活体生物，其行动轨迹难以预测，而养殖场内的摄像头视野受限，无法全面监控每个动物的运动情况。因此，通常需要人员进行巡逻检查，以确保畜牧资产的状况和健康。为了应对这一问题，养殖场引入边缘计算技术，通过在养殖场中安装边缘计算设备，并搭载视觉识别技术，实现对每头牲畜的识别、运动轨迹和健康状况的实时检测。这意味着畜牧场主可以更有效地监控和管理养殖场内的动物，确保它们的健康和行为符合预期。此外，在特殊的放养环境中，还可以部署配备摄像头的车辆或者无人机，以进行更广泛区域的监控。这种方式可以监测大范围区域，提高管理人员的工作效率。

边缘计算与现代农业的结合展示了数字技术在农业领域的无限潜力，为现代农业注入了新的活力。从实时数据采集到智能化农机的运用，边缘计算技术已经成为农业管理和生产的关键支持工具。边缘计算的不断发展将持续推动农业向着更加智能、高效和可持续的方向前进。

1.4.2.8　军事国防

在现代军事环境中，信息的快速获取、实时数据处理和即时决策制定至关重要。

在战场这种资源受限的环境中，战场网络常常面临诸多挑战。首先，战场环境具有极快速的时空特征演变，包括信号遮挡、电磁干扰、爆炸辐射、通信中断及设施损毁等，这些因素会导致网络通信不稳定和不可靠。其次，各类军事装备通常需要大量及时的响应和高计算能力的支持，而各类便携式和移动式武器装备以及指挥设备的计算资源有限，难以有效满足计算需求。这些因素使得在战场上维护稳定、高效的通信和计算环境成为一项具有挑战性的任务。

因此，军事领域需要考虑利用边缘计算技术和架构，实现更快速、更安全和更可靠的数据处理和决策。将计算资源部署在战场前沿可以降低数据传输和处理的时延，提高军队的反应速度和效能。边缘计算的军事应用构想如下。

1）情报侦察与感知。军事侦察在军事作战中具有至关重要的地位，它提供了关于敌人的意图、行动和战场环境的重要信息，为军事决策提供了坚实的基础。军队可以大量部署无人机、侦察机等无人设备，实时获取关键信息，同时利用边缘智能进行快速情报分析与目标识别，协助指挥中心进行实时决策。

2）地区安防与监测。无论是战时还是平时，军队和武警都有大量的安保任务。以往通常采取派遣士兵进行昼夜巡逻的方式，不仅消耗大量的人力物力，而且由于实地状况的不同，安排可能出现纰漏。可以在关键区域部署传感器和摄像头等设备，实时获取关键信息，同时边缘计算的高度机动性和灵活性也能适应各类场景，无论是战场还是后方，军方都能够快速进行设备部署，应对威胁。

3）保密通信。在高度对抗的战场环境下，只要通过网络传输信息，就有被敌方截获、破坏和篡改的风险。利用边缘计算，信息发出者可以在终端进行数据预处理，加密通信内容，减小泄密风险。同时，战场条件通常十分恶劣，可能存在高温、高湿和电磁干扰等，边缘计算设备良好的耐用性与抗干扰能力可以适应这一环境，保障通信的完整与稳定。此外，边缘计算设备具有高度的机动性和适应性，可以轻松部署在各种军事平台上，包括战术车辆、飞机和士兵的装备中。这种便携性使通信能力能够随时随地为军队提供连接，无论是在陆地、海洋还是空中。

目前，边缘计算的军事应用已经崭露头角。

1）Maven。由美国国防部发起的Maven项目是一个利用人工智能和边缘计算技术来分析军事情报的项目。它使用机器学习和计算能力，分析大量的图像和视频数据，以支持情报收集、目标识别和情报分析。这个项目的目标是提供更快速、准确和自动化的情报支持，以加强美国军队的军事优势。

2）TAK（Tactical Assault Kit）。TAK是一款用于战术通信和情报共享的移动应用程序，广泛应用于美国军队和其他盟国的军事行动中。它使用边缘计算技术，允许士兵和指挥官实时共享地理位置、情报数据和战术信息。TAK提供了一种高度互操作的通信平台，有助于增强战场上的协同作战。

3）JADC2（联合全域指挥与控制）。JADC2是美国军方的一个综合项目，旨在提高军队各部门之间的协同作战能力。它涵盖了边缘计算、人工智能和大数据分析等技术，以支持更快速、更智能的战场决策和行动。

4）OFFSET（OFFensive Swarm-Enabled Tactics）。美国国防高级研究计划局（DARPA）的OFFSET项目旨在开发使用边缘计算的自主无人机和机器人系统，以支持未来的军事作战。这个项目研究了如何在战场上部署自主军事机器人，以增强部队的作战能力。

5）JEDI（Joint Enterprise Defense Infrastructure）。美国国防部的JEDI项目旨在建立云计算和边缘计算基础设施，以支持各种军事应用，包括情报收集、作战计划、后勤支持等。

边缘计算已经成为现代军事战略的重要组成部分，塑造着未来军事操作的面貌。随着技术的不断演进，边缘计算将继续在军事领域中发挥不可或缺的作用，为国家安全和国防力量的现代化提供强有力的支持。