當提及在線存儲或數(shù)據(jù)傳輸時，你一定會聯(lián)想到“云計算”這個詞。然而“邊緣計算”卻顯有人知，它究竟是什么呢？英飛凌可為各種應用中的邊緣設備提供傳感器和執(zhí)行器。

何為邊緣計算？

在計算中，“邊緣”指技術(shù)信息網(wǎng)絡的外部邊緣，這里是計算機網(wǎng)絡的虛擬世界與現(xiàn)實世界交匯的地方。在大多數(shù)情況下，“邊緣”一詞意味著所使用的網(wǎng)絡為互聯(lián)網(wǎng)。

邊緣計算與云計算之間的聯(lián)系

“邊緣計算”與“云計算”有著密不可分的聯(lián)系?！霸啤泵枋龅氖峭ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)分散在全球各地的所有中央計算單元。這些計算單元（也稱之為“服務器”）不直接與現(xiàn)實世界交互，而是通過網(wǎng)絡彼此相連，同時還與邊緣的設備（也稱之為“邊緣設備”）相連。

服務器有序地分布在計算機場中，服務器與邊緣設備之間通常沒有任何固定的分配。計算能力是由無名的服務器組成的朦朧云朵提供的，這就是所謂的“云計算”。然而，數(shù)據(jù)處理也可以在邊緣設備中進行，這又被稱為“邊緣計算”。

“邊緣”和“云”之間的過渡呈流動狀態(tài)。也可在邊緣附近獲取額外的計算能力，而無需與傳感器或執(zhí)行器直接相連。這種類型的數(shù)據(jù)處理通常也被稱為“霧計算”。

邊緣設備可以使用哪些傳感器和執(zhí)行器？

針對不同應用，邊緣設備可以配備各種不同的傳感器和執(zhí)行器：

麥克風，用于識別字詞和語音，及定位并識別揚聲器和聲音。前往產(chǎn)品頁面：MEMS麥克風

光學攝像頭，用于定位并識別人和物體

雷達，用于捕獲距離和速度，進行物體和手勢分類。前往產(chǎn)品頁面：雷達傳感器

飛行時間，用于物體的3D捕獲和人的驗證。前往產(chǎn)品頁面：ToF（飛行時間）

照明和接近傳感器

霍爾傳感器，用于捕獲磁場和電流

運動傳感器，用于捕獲加速度、速度和位置

氣壓傳感器，用于天氣預報、海拔測量。前往產(chǎn)品頁面：壓力傳感器

物理/化學傳感器，用于確定液體和氣體的組成成分

邊緣計算的工作原理

傳感器和執(zhí)行器都位于“邊緣”。傳感器負責收集現(xiàn)實世界的信息，而執(zhí)行器負責操縱。模擬測量數(shù)據(jù)在邊緣處被轉(zhuǎn)換成數(shù)字參數(shù)，數(shù)控變量再被轉(zhuǎn)換成模擬輸出信號。

邊緣計算意味著，捕獲的數(shù)據(jù)不是先被發(fā)送給服務器進行集中處理，而是當場進行處理。例如，微處理器可直接通過測量數(shù)據(jù)推斷出要執(zhí)行的動作，然后激活執(zhí)行器。

執(zhí)行器的示例

溫度傳感器記錄室溫，然后根據(jù)控制算法和所需的溫度，決定打開或關閉供暖系統(tǒng)。

角度或距離傳感器記錄位置，并在需要時啟動電機。

何為“嵌入式系統(tǒng)”？

“嵌入式系統(tǒng)”通常是由傳感器、執(zhí)行器、模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器及處理器組成的集成系統(tǒng)。作為一種邊緣設備，嵌入式系統(tǒng)還具有連接云端的通信或網(wǎng)絡接口。它被用于將捕獲的或本地預處理的數(shù)據(jù)發(fā)送至中央服務器，或用于接收命令和組態(tài)數(shù)據(jù)。

通過人工智能（AI）實現(xiàn)的新應用

隨著人工智能（ AI）和神經(jīng)網(wǎng)絡的應用日益廣泛，“邊緣計算”這個詞在過去幾年里已經(jīng)穩(wěn)固了自己的地位。

得益于云端具備廣泛的數(shù)據(jù)計算能力，人工智能和機器學習領域取得了巨大進步。云端如今具備的幾乎無限度的數(shù)據(jù)處理能力，可以用于發(fā)展出更加綜合性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，以解決富于挑戰(zhàn)性的任務。機器教學算法在許多領域都取得了突破。這些領域包括：

·???????? 自然語言的識別和處理

·???????? 文本識別和文本生成

·???????? 利用成像傳感器對目標進行分類和跟蹤

·???????? 通過大數(shù)據(jù)記錄識別模式并預測趨勢

·???????? 基于生物特征的個人身份驗證

人工神經(jīng)網(wǎng)絡由若干層人工神經(jīng)元組成。這些神經(jīng)元通過突觸相互連接。它們被分成輸入層、隱藏層和輸出層。人工神經(jīng)元通常以非常抽象的方式表現(xiàn)生物神經(jīng)元的行為。如果突觸上的加權(quán)興奮和累計興奮超出一定的閾值，神經(jīng)元就會向下一層神經(jīng)元發(fā)出興奮。當神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過訓練后，突觸權(quán)值即可通過大量的訓練數(shù)據(jù)及學習算法被逐步確定。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以有數(shù)百萬個神經(jīng)元和數(shù)十億個突觸。即使是用高性能服務器，針對特定任務而進行的訓練也非常耗時，可能需要幾天甚至幾周時間。乍聽起來，只通過云來實現(xiàn)人工智能（AI）似乎是顯而易見的事。

然而，就單純的執(zhí)行或推理而言，經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡需要的計算能力遠小于訓練本身。這一事實，加上現(xiàn)代的硬件友好型網(wǎng)絡架構(gòu)和工具能將這些網(wǎng)絡高效復制到嵌入式系統(tǒng)上，意味著許多人工智能（AI）應用也可直接在邊緣處進行。

邊緣設備的安全

數(shù)據(jù)安全是邊緣計算的一項重要內(nèi)容。只有特定的數(shù)據(jù)可以離開系統(tǒng)，而其他數(shù)據(jù)必須留在邊緣設備中。為了確保這一點，必須持續(xù)檢查邊緣設備的完整性。特別是要持續(xù)進行監(jiān)測，以檢查它的系統(tǒng)軟件是否被操縱。必須核查計劃的系統(tǒng)軟件更新的原創(chuàng)性。

為了與云端建立通信，邊緣設備必須首先檢查服務器和/或數(shù)據(jù)服務的真實性，然后再加密并發(fā)送數(shù)據(jù)。目前，這是利用非對稱加密方法，在公鑰基礎設施的支持下進行的。

為了達到這個目的，打造基于硬件的安全性至關重要，因為它不像軟件那樣容易被操縱。英飛凌可提供專為邊緣設備設計的“嵌入式可信任平臺模塊”。它們可以用來確保系統(tǒng)的完整性，檢驗通訊伙伴的真實性，并完成數(shù)據(jù)的安全加密。

英飛凌和邊緣計算

許多邊緣設備都在使用英飛凌的傳感器、單片機、安全解決方案和電力電子器件。除了半導體元件和微型機械傳感器，這家高科技公司還與中小企業(yè)合作伙伴攜手，為邊緣計算領域提供完整的子系統(tǒng)和設備。

示例：創(chuàng)新的報警系統(tǒng)

英飛凌創(chuàng)新的報警系統(tǒng)最能說明邊緣計算解決方案如何能夠完善現(xiàn)有的智能家居系統(tǒng)。雖然現(xiàn)有報警系統(tǒng)中的麥克風可以檢測到有人企圖闖入家中時的玻璃破碎情況，但英飛凌提出的概念（已經(jīng)注冊專利）是用神經(jīng)網(wǎng)絡來綜合評估聲音和壓力信息。

這能最大限度減少誤報數(shù)目，并顯著提高系統(tǒng)的可靠性。新報警系統(tǒng)的另一個特點是實現(xiàn)方式靈活：這款英飛凌解決方案很容易集成到現(xiàn)有的玻璃破碎檢測系統(tǒng)中。

總結(jié)

邊緣計算正影響著我們生活的方方面面。傳感器、執(zhí)行器和相關的電力電子器件是邊緣設備的接口，因此也是整個網(wǎng)絡連接現(xiàn)實世界的接口。通過邊緣計算，數(shù)據(jù)可在本地進行處理，并且只在絕對必要時才傳送到云端進行處理。對于是應在邊緣還是云端處理數(shù)據(jù)，最終還是取決于所需的計算能力、能源效率、延時，以及安全需求和個人隱私。這兩種解決方案相得益彰。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法不僅能支持云計算，還可在本地作出明智的決策，并實現(xiàn)新的、革命性的應用。它的輝煌局面才剛剛打開。

審核編輯：郭婷