边缘计算的兴起
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，为了扩展低性能的计算设备，青海边缘计算系统，Movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了EdgeTPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的EdgeTPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达Jetson Nano配备了128个英伟达CUDA核心。瑞芯微发布的 RK3399 Pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达JetsonNano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
边缘计算为什么重要？
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。
具备边缘计算能力的设备可以多种多样，如工业电脑（IPC）、网关、可编程逻辑控制器（PLC）都可以成为边缘计算设备，这些设备本身需要具备存储和计算能力，内置特定的算法和软件，通讯方式也多种多样。边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通，另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。
边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。以工业电脑产品为例，不同型号的尺寸从约电脑主机大小至约手机包装盒大小不一，很新的工业电脑典型配置中已经内置英特尔i7处理器。
边缘计算之所以存在，智能交通边缘计算系统，是因为它承担了与云计算不同的功能。
关于边缘计算技术
近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及 5G高带宽、低时延的时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 /增强现实（VR/AR）等所产生的数据量增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，网关边缘计算系统，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，移动边缘计算系统，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。
边缘计算实现了物联网技术前的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。
边缘计算是计算系统从扁平到边缘，以及面向 5G网络架构演进的必然技术，同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC预测，到2020年，将有约500亿的智能设备接入互联网，其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中 40%的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力，也引起了各研究机构、标准组织、服务提供商和产业界极大的关注。
智能交通边缘计算系统-鲁科数据(在线咨询)-青海边缘计算系统由北京鲁科数据科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。北京鲁科数据科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为仪器仪表具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!