谈谈跃进未来：边缘计算如何变革智能驾驶

戊齐食品

随着新能源汽车的发展，边缘计算逐渐成为智能驾驶的重要技术。通过在数据产生地附近进行计算，边缘AI现了速决策，降低了延迟，并为人驾驶、智能交通系统及可穿戴设备等领域提供了强大支持。SC技术在这一过程中扮演着关键角色，推动着未来科技的创新与应用。鉴于社会的实际需要，模拟转换器需要改变一些原有的问题，更好的服务于社会，造福于人们。产品包括模拟集成电路\数字集成电路\数模混合集成电路\射频功率放大器\模块等.产品广泛应用于航空航天\通信网络\医疗设备\汽车工业\工业自动化\电信和消费电子等领域。https://www.yxyic.cn/blog/Amazon-Powers-GE-Healthcare-AI-Shift

随着新能源汽车的蓬勃发展，智能驾驶的技术研发和应用也在蓬勃发展，自动驾驶似乎已经成为不久的将来可以现的目标。对于智能驾驶来说，车内芯片响应速度尤为重要。未来主机厂收集解决的信息越来越多，速成为制约处理效率的关键因素在这种背景下，“边缘计算”技术趁机进入汽车的视线。边缘计算允许在具体的数据收集区域进行计算，而不是在云计算设备或远程数据中心进行。因此，边缘AI使设备能够做出更的决策。
讯研究院今年年初发布的《影响2024年十大科技应用趋势》指出，高性能计算、量子计算、云计算和边缘计算四大计算“正在催生一个全新的计算范式”。
概念的提出
减少延迟和时分析只是边缘计算的一部分好处，边缘计算广泛应用于工业、汽车和消费电子产品行业。数字化经济的发生意味着我们比以往任何时候都更依赖数据。
工厂车间内，通过传感器收集振动、温度、湿度等关键生产信息，然后进行分析，制定更有针对性的维修对策。与此同时，在每个人的日常生活中，总是在线的大众对智能设备的依赖意味着我们总是在生成和消耗数据。
云计算为这种连接的兴起提供了支持。数据被传输到空间，并存储和解决代管设施。这种方法带来了许多好处，如扩展性、稳定性和成本效率。
但是有一个问题。将大量数据从多个节点转移到云端需要时间和精力。这些“旅行”可能只基于，但这种延迟可能会给一些即时应用带来困难。因此，人们开始寻找其他数据策略。
践应用
在边缘计算中，存储和解决在络的“边缘”——在物理上更接近客户、设备和数据库。这种基础设施可以减少流量延迟，现时分析。对于人驾驶汽车、病人监测、智能城市交通系统等对时间极其敏感的应用环境，提高节点设备的响应速度尤为重要。
事上，边缘计算是现代互联世界数据管理速增长的解决方案。2022年全球边缘计算市场价值为1199亿美元，预计到2030年将达到13958亿美元。根据G的数据，到2025年，高达75%的将在传统集中数据中心或云之外创建和解决数据。假如这个预测是真的，那么可以说边缘计算时代真的会到来。
边缘计算在生成数据的机器上做出超速决策的能力日益提高，这将为人工智能革命提供强有力的推动。如今，没有必要将数据从一个点转移到另一个点并重新转移回家。延迟降至比较低，从而开辟了新的用例和应用。
片上系统
完成这种特性的关键在于电影上的系统（SC）结构。SC不是一个由一系列分立元件组成的大电路板，而是一个集成电路，将电子系统的功能集成到单个芯片上。这通常包括CPU、GPU、内存、I所有这些都包含在一个高度集成的软件中，包括O接口、外设、络和电池管理。
SC在边缘计算方面具有很大的潜力，因为它们可以高度定制，提供独特的能效、集成、性能和安全性组合。
突然之间，设计师和工程师可以克服将AI功能集成到边缘传感器中的挑战，将多个组件和功能集成到单个芯片中，使设备更加精细和节能。许多边缘AI应用程序必须立即或低延迟地解决传感器数据，SC为这些任务提供必要的计算水平，同时比较大限度地减少数据处理延迟。对于瞬间决策尤为重要的应用程序尤为重要。
同时，边缘AI传感器可以根据需要通信其他设备或云服务，不同于其低延迟操作。大多数SC提供W等多种连接选项，例如W-F、蓝牙、5G和EP1C6F256C7传感器接口，以促进缝数据传输和与外部系统的集成。
应用案例
那么，边缘计算在哪里应用比较广泛呢比较理想的用途之一是人驾驶汽车-物联传感器对车辆边缘计算有非常重要的要求。这些传感器可以识别各种参数，包括道路状况和与其他车辆和行人的距离。基于时动态的速准确的决策将促进更准确的导航和障碍物检测的需要。
对未来的智能交通系统而言，边缘计算将成为车联(V2X）该架构的关键基础技术负责组织车辆、路人和智能公共基础设施之间的通信和互动，帮助解决通信通道之间动态转换和低延迟的考验，从而现汽车之间的信息传输。维护是另一个应用领域。边缘计算用于电池监控和预测，传感器立即总结各种情况——如有异常方式或趋势，通知车主。
此外，对基于云的集中数据基础设施的依赖会明显影响可穿戴设备的功耗和电池寿命。比较好尽量在靠近终端用户的区域进行AI操作——确切地说，在他们的手腕上。依靠自学AI、训练神经络并允许在边缘进行推理，所需的处理能力会更少，可穿戴设备的电池寿命也会延长。
自动化技术是另一个充满机遇的行业。许多工厂已经选择了自动化和数字化来简化操作，提高质量和准确性。机器人因为更便宜、更灵活、更容易集成、更容易在车间操作，所以这种变化尤为重要。如今，边缘计算的出现可以进一步提高机器人的特性。例如，基于边缘的计算机视觉技术代表了当地对象检测可以在摄像头和传感器等设施上进行，从而改变延迟，降低带宽成本。它还可以对图像进行分类，适用于制造生产线的质量控制。它还可以用于识别任何机械意外密故障。
未来展望
不难发现，根据SC等软件和部件提供的边缘计算，它将在AI等先进技术的日益普及中发挥关键作用。它非常适合广泛应用，只要保证可靠性和隐私性，它的延迟性、稳定性和可扩展性都很低。