边缘计算三大成功典型应用：工业、智能家居、智慧城市

本文整理了已经基于边缘计算模型设计的6个成功典型应用，通过这些应用来发现边缘计算的研究机遇和挑战，并探讨更多的应用场景。

1.工业物联网

工业互联网是机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作.但是在工业物联网领域的应用实践中，对于工业实时控制及边缘设备安全隐私的要求较高， 并且产生的数据需要本地化处理，因此将边缘计算应用于工业物联网成为了行业发展的方向.2018年，工业互联网联盟（(IIC)正式发布了《工业物联网边缘计算介绍》白皮书，旨在阐述边缘计算对于工业物联网应用的价值，并总结了工业互联网边缘计算模型的独特性和从云到边缘计算的关键驱动力。

边缘计算应用于工业物联网有3个优势：

1)改善性能，工业生产中常见的报警、分析等应用靠近数据生产者的地方处理和决策会更快，通过减少与云数据中心的通信可以增加边缘处理的弹性。

2)保证数据安全和隐私，可以避免数据传输到共享数据中心后数据暴露等带来的安全隐私问题。

3)减少操作成本，通过在边缘做计算处理，可以减少边缘设备和数据中心的数据传输量和带宽，从而减少了工业生产中由网络、云数据中心计算和存储带来的成本。

Chen等人用边缘计算技术对薄膜壁焊接的工业级机器人系统做优化，设计了物理资源-边缘-云的架构，实验结果表明：该系统比基于云计算的传统系统实时性更好，并且最多可节省883. 38 Kbps的带宽，满足了工业级产品的需求。

2.智能家居

随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步的发展，其利用大量的物联网设备（如温湿度传感器、安防系统、照明系统）实时监控家庭内部状态，接受外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性.Berg Insight 的调查报告显示，欧美和北美洲的智能家居数据将在2019年达到6800万.然而，随着智能家居设备的越来越多，且这些设备通常都是异构的，如何管理这些异构设备将会是一个亟待解决的问题，如设备的命名、数据的命名以及设备的智能联动，并且，由于家庭数据的隐私性，用户并不总是愿意将数据上传至云端进行处理，尤其是一些家庭内部视频数据。而边缘计算可以将计算（家庭数据处理)推送至家庭内部网关，减少家庭数据的外流， 从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。

工业界的一些企业已经注意到这一点，例如亚马逊的Echo、三星的SmartThings和谷歌的Google Home，均可作为智能家居的控制中心.然而，这些设备，仍然需要一些额外的网络服务，如各种识别服务，不能完全依靠自身去处理数据，从而导致仍存在一定的隐私泄露隐患.微软和苹果分别提出了 HomeOS 和HomeKit，其作为智能家居的框架，可以方便用户对设备进行控制。

3.智慧城市

智慧城市是利用先进的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行.2016年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市，2017年10月Alphabet旗下城市创新部门Sidewalk Labs建造名为Quayside的高科技新区，并希望该智慧城市项目能够成为全球可持续和互联城市的典范.然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构化的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量+、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。EdgeOSc是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为3个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系可以有效管理智慧城市中的多来源数据，，提高了数据共享的范围和深度，以实现智慧城市中数据价值的最大化。