我們正處于實(shí)現(xiàn)智慧城市革命的風(fēng)口浪尖。技術(shù)進(jìn)步對(duì)部署智慧城市應(yīng)用和服務(wù)產(chǎn)生了重大影響，以提高健康、智能交通、教育、能源的績(jī)效，為市民提供更高水平的舒適度。

根據(jù)聯(lián)合國(guó)經(jīng)社部的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到 2050 年，生活在城市地區(qū)的世界人口將從目前的 55% 增加 68%。在印度的智慧城市使命下，100 多個(gè)城市著力發(fā)展成為“智慧”，發(fā)現(xiàn)了 5000 多個(gè)價(jià)值 300 億美元的項(xiàng)目，其中 1809 個(gè)價(jià)值 40 億美元的項(xiàng)目已經(jīng)完成。

近年來(lái)，用于智慧城市應(yīng)用的計(jì)算密集型平臺(tái)顯著升級(jí)。這些應(yīng)用程序生成大量數(shù)據(jù)，需要低延遲處理能力。

解決這一挑戰(zhàn)的一種方法是使用具有足夠計(jì)算和存儲(chǔ)容量的專用硬件，引入云計(jì)算，以經(jīng)濟(jì)高效的方式提供按需存儲(chǔ)和處理能力。然而，云計(jì)算對(duì)其實(shí)時(shí)使用構(gòu)成限制，而另一方面，邊緣計(jì)算將云的力量帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣，在將其發(fā)送到集中式服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步分析之前獲得對(duì)邊緣的洞察。因此，邊緣計(jì)算成為智能環(huán)境的可行解決方案。

邊緣計(jì)算的好處

減少延遲：將計(jì)算帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣，而不是將數(shù)據(jù)上傳到集中式服務(wù)器或云，減少延遲

提高安全性和隱私性：在本地分析所有數(shù)據(jù)時(shí)，減少將易受攻擊的數(shù)據(jù)發(fā)送到公共云的需要

減少開支：隨著大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，帶寬和存儲(chǔ)成本增加。使用邊緣計(jì)算和本地?cái)?shù)據(jù)處理可以減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)量。

可擴(kuò)展性：邊緣計(jì)算允許公司通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展其計(jì)算能力。

多功能平臺(tái)：邊緣計(jì)算的可擴(kuò)展性也使其具有高度的通用性，通過(guò)與本地邊緣數(shù)據(jù)中心合作，公司可以輕松瞄準(zhǔn)多元化市場(chǎng)，而無(wú)需投資昂貴的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展。

智能城市的邊緣人工智能硬件

為了滿足智能設(shè)備在邊緣實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)的需求，并帶動(dòng)邊緣人工智能硬件平臺(tái)的興起，智慧城市需要特殊的硬件，可以在不同的環(huán)境中部署邊緣人工智能計(jì)算。iWave Systems 推出了Corazon AI，這是一個(gè)基于高度自適應(yīng) Zynq Ultrascale+ MPSoC 器件的邊緣 AI 平臺(tái)，并集成了 Vitis AI 堆棧，以釋放 FPGA 上 AI 的全部潛力。Vitis AI 由優(yōu)化的工具、IP 內(nèi)核、庫(kù)、模型和示例設(shè)計(jì)組成，可輕松開發(fā)深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用程序。它包括來(lái)自主流框架（如 Tensor-flow、Caffe、Darknet、Keras 和計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)）的高級(jí)預(yù)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型。

Corazon AI 在邊緣部署時(shí)可產(chǎn)生更高的計(jì)算性能并降低功耗。它采用 Pico ITX 外形設(shè)計(jì)，具有廣泛的工作范圍，并且支持多個(gè)工業(yè) I/O 以滿足不同的應(yīng)用，并提供同時(shí)連接多個(gè)攝像頭的功能。

Corazon AI平臺(tái)在源頭處理數(shù)據(jù)，減少延遲或等待數(shù)據(jù)發(fā)送到云端或核心數(shù)據(jù)中心進(jìn)行進(jìn)一步處理的需要。提供可靠、靈活、實(shí)時(shí)的洞察。在邊緣部署 AI 可能具有挑戰(zhàn)性，但使用 Corazon-AI，它變得簡(jiǎn)單而靈活。

此外，預(yù)計(jì) 5G 網(wǎng)絡(luò)等新興技術(shù)的增長(zhǎng)速度將比 4G 快 10 倍，增加支持 AI 的智能服務(wù)，進(jìn)一步加速邊緣計(jì)算。

邊緣計(jì)算的潛力是無(wú)限的。深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步加上本地處理可以卸載到網(wǎng)絡(luò)邊緣的事實(shí)使得邊緣計(jì)算的論點(diǎn)非常強(qiáng)大。網(wǎng)絡(luò)邊緣的智能減少了處理和決策延遲。這種強(qiáng)大的技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，具有學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)和處方的能力。簡(jiǎn)而言之，邊緣計(jì)算已成為使城市變得智能的關(guān)鍵因素。

審核編輯：湯梓紅