更新时间:2022-04-01 GMT+08:00
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应用场景

IoT边缘主要应用在数据传输量大,安全与隐私保护要求高,数据需要实时处理等行业或应用场景。例如智慧交通、智慧城市、智慧园区、能源电力等。

智慧交通

面临挑战

在自动驾驶大力发展的时代,智慧交通与车联网的高效协同是实现安全自动驾驶的基石。如何让自动驾驶车辆实时感知复杂的路面情况?如何让自动驾驶车辆根据不同场景,迅速计算出相应对策?如何让自动驾驶车辆针对紧急场景,做到毫秒级的响应?

解决方案

智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析,智能化算法检测道路交通事件(算法云端训练、边缘执行),有效实时提供碰撞告警,红绿灯相位推送,车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力,向车辆提供高精度定位及地图服务、交通安全预警能力,提升驾驶安全和道路通行效率,促进节能减排和便捷监管,支持向端云协同自动驾驶演进。

智慧园区

面临挑战

  • 园区接入设备多、种类众多,日常管理协调困难并且复杂。如何数字化高效运营?
  • 对于集团化园区,通常管理多个分支园区,用户隐私数据存在数据本地化管理的诉求,如何做到云端高效统一管理的同时又兼顾用户隐私的诉求?

解决方案

IoT边缘提供低时延、接口多样化、本地自闭环管理等能力。

  • 隐私数据本地自闭环管理,所有数据采集、处理及存储在本地节点闭环。
  • 非隐私数据予以清洗汇总后,上传至云端进行机器学习及训练,持续优化及更新本地智能算法。
  • 接口多样化,支持园区各类子系统/设备接入IoT边缘进行智能管理。

智能制造

面临挑战

  • 无统一标准协议,集成周期长、成本高。
  • 数据采集量大,回传带宽成本高。
  • 数采网关无远程运维能力,运维成本高。
  • 数据隐私安全保护,选择性上云。

解决方案

  • 支持工业典型PLC和总线协议,复杂资产建模。
  • 边缘数据处理(清洗、计算、质量监控等)。
  • 数据本地路由,时序存储与开放。

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