# 应用场景
IoT边缘具有边云协同、泛接入、低时延的本地业务自治能力。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。
- **接口多样化**
  丰富的近场接入能力，支持通用协议、插件扩展、SDK扩展等多种设备接入方式，支持园区、城市、交通、工业等行业主流接入方式。
  
- **硬件系列化**
  不同场景（大计算、设备接入）支持选用不同边缘硬件，包括泰山2280服务器/Atlas500小站/AR502H。
  支持工业网关，包括Linux 32位或Linux64位，支持容器级部署与进程级部署。
  
- **软件标准化**
  统一边缘节点软件框架，抽象屏蔽硬件接口，与硬件松耦合。除了推荐的系列化硬件之外，亦可对接通用服务器，支持边缘服务可插拔。
  
- **应用生态化**
  边缘网关云端统一部署、运维、插件管理，高效运维。
  开放的架构支持第三方插件的快速集成，提供丰富的插件生态。
  支持第三方应用运行，提供强大的边缘处理能力。
  
#### 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。
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#### 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。
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#### 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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