边缘计算6大应用场景，索泰ZBOX助力万物互联
随着5G时代的日益临近，实时、智能、安全、隐私这四大趋势催生了边缘计算与端智能的崛起。边缘计算是旨在网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。
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边缘计算解决了数据量和时延的问题，所以跟这两方面有关的很多应用都是边缘计算的落地领域，比如工业物联网，视频优化，AR/VR，大数据处理，以及车联网、智能制造等。
边缘计算典型应用场景
5G时代，一大批新兴应用场景涌现，如自动驾驶、安防前端智能化、工业控制、远程操控（如医疗手术）等。它们由于需要低于10ms的网络时延，因此边缘计算的发展最迫切，也最需要。
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自动驾驶：车载平台算力需求在20T以上
随着汽车自动驾驶程度的提高，汽车自身所产生的数据将越来越庞大。
据测算，假设一辆自动驾驶汽车配备了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB待处理的传感器数据。不夸张的讲，自动驾驶就是“四个轮子上的数据中心”。
高等级自动驾驶的本质是AI计算问题，车载边缘计算平台的计算力需求至少在20T以上。
从最终实现功能来看，边缘计算平台在自动驾驶中主要负责解决两个主要的问题。
1）处理输入的信号（雷达、激光雷达、摄像头等）；
2）做出决策判断、给出控制信号。
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仿真体验：实时反馈让VR/AR成为可能
虚拟现实（VR)和增强现实 (AR)技术的出现彻底改变了用户与虚拟世界的交互方式。虚拟试衣、虚拟实验室大热，但云渲染VR/AR时延容易高达50ms，导致用户眩晕问题。
为保证用户体验，VR/AR的图片渲染往往需要具有很强的实时性。研究表明：将 VR/AR的计算任务转载到边缘服务器或移动设备，可以减少处理时间延迟。
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低时延工业级应用：机器人、自动化、无人机
工业高精度控制对时延和可靠性的敏感度极高，此类行业市场包括运输、物流、能源/公共设施监测、金融、医疗和农业。
边缘计算应用于工业互联网，可实现工业自动化、无线化和智能化，典型场景包括视频监控、机器人控制、自动巡查安防等。
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AI智慧新零售
实时分析，高速连接和低延迟结合在一起时，利用IoT传感器和边缘计算的AI技术来识别产品和购物行为。
在移动设备上运行零售商的应用程序，您可以毫不费力走进一家商店，带着装满商品的购物车走出去，并在离开时自动付款。
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公共安全中实时数据处理
公共安全从社会的方方面面，如消防、出行，影响着广大民众的生活。
随着智慧城市和平安城市的建设，在边缘计算的部署下，安防场景可以就近计算，对庞大的人脸数据、人群分析、生物识别、等分析结果进行高效的处理，以提升公共安全。
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智慧医疗
在医疗行业，数据正在各种设施中收集，例如各个医院和诊所。尽管整个医疗行业的数据量不断增长，但边缘计算仍然可以提高效率。
这包括更快的预约安排、更快的授权访问医疗记录、快速的测试结果处理，以及更加及时的诊断。借助边缘计算基础设施，医务人员和管理团队无需将数据发送到中央存储库进行处理，源头处即可将分析结果返给医生或用于患者治疗。
索泰ZBOX「边缘计算」解决方案
边缘计算服务器不仅需要性能强劲，还要覆盖更多应用，环境适应性要好，能部署更多的边缘环境。
索泰作为Mini PC的创造者，多年来专注研发边缘计算终端。针对性能与环境适应性这两点推出了索泰 ZBOX MAGNUS EN 系列，纤巧于型，强大于芯。
虽然尺寸仅为8.27 x 7.99 x 2.45英寸，最高却搭载了6核心的第9代 Intel Core 处理器，可同时执行多个运算密集的工作负载。记忆体及存储的扩充空间更是相当庞大，不但支持高达 32GB 的高速 DDR4 记忆体、NVMe M.2 SSD 固态硬盘、2.5 英寸的大容量存储，更兼容高性能 Intel Optane 内存技术，令 MAGNUS EN 能实时高速处理数据。
迷你机身覆盖多数应用场景，空间部署方式多样化。自带丰富接口，可以用于连接大多数的外置设备和配件。Killer WiFi6技术和Killer E3000千兆以太网，保障快速可靠的有线和无线网络连接，满足例如AR/AI智能平台、VR主题乐园、智能数字标牌、新零售、自动驾驶等的实时业务需求。
索泰「边缘计算」解决方案，具备以下优点：
1、近水楼台先得月
边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势，所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。
2、简单不粗暴效率高
家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了，边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析，节能省时效率还高。
3、省心省力省流量
边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力，用过边缘节点进行数据处理，减少从设备到云端的数据流量。
4、智能更节能
AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算，智能化特点明显，另外云计算+边缘计算组合出击，成本只有单独使用云计算的39%。
