在5G、物联网、人工智能等技术快速发展的今天，数据量呈现爆炸式增长。据IDC预测，到2025年，全球数据总量将达到175ZB，其中超过30%的数据需要实时处理。传统的云计算模式因网络延迟、带宽压力等问题，已难以满足智能制造、自动驾驶、智慧城市等场景的低延时、高可靠性需求。边缘计算应运而生，成为弥补云计算短板的关键技术。
边缘计算是一种将计算、存储和分析能力下沉到数据源附近的分布式计算架构。与云计算将所有数据传输到中心服务器处理不同，边缘计算在终端设备或边缘节点就近完成数据处理，仅将必要结果上传至云端。根据Gartner数据，到2025年，75%的企业数据将在边缘侧处理，而这一比例在2018年仅为10%。
边缘计算的三大核心优势
1. 低延迟：工业自动化、远程医疗等场景对延迟极为敏感。边缘计算将处理任务放在本地，延迟可降至毫秒级。例如，自动驾驶要求响应时间低于100毫秒，边缘计算是实现这一目标的核心技术。
2. 带宽优化：边缘计算可减少60%以上的冗余数据传输，显著降低带宽成本。
3.数据安全与隐私：敏感数据，如工厂生产数据、医疗影像在本地处理，避免传输过程中的泄露风险。
边缘计算应用场景
边缘计算应用领域较广，包括5G、工业自动化、网络安全、智能电网、智慧城市、智慧医疗、媒体和娱乐等，不同的应用场景产品需求有所不同，如，智慧城市中交通摄像头通过边缘节点实时分析车流，优化信号灯配时，可以提升道路的通行效率。但总体目标是通过边缘计算技术，将计算和数据处理推向网络边缘，提供更快速、可靠和实时的服务。
边缘计算人才缺口与高校培养
随着边缘计算市场规模扩大，预计2026年达1550亿美元，专业人才需求激增。目前企业对边缘计算工程师的技能要求覆盖包括分布式系统架构、嵌入式开发、AI部署推理等。人才培养主要来自高校，当前，越来越多的高校也开始了边缘计算相关的课程，不过缺乏实践的理论课对学生综合能力提升作用不强。企业需要是复合型的创新性人才。
中智讯致力于工科教育解决方案及高校科研协作，AI边缘计算应用教学平台（AI-HNX）是中智讯公司开发的一款面向人工智能&机器人相关专业的综合型实验设备，可以满足《机器视觉应用技术》、《自然语音语言应用技术》、《边缘计算应用技术》、《人工智能综合应用》、《机器人操作系统》、《嵌入式接口技术》、《嵌入式实时系统》、《嵌入式Linux项目开发》等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI边缘计算应用教学平台集图像采集处理、语音识别、图像识别、物联网数据采集、机械臂控制等功能于一体，能够实现药物识别、二维码识别、物料搬运等功能。基于该实验平台，可以开设包括人工智能、物联网、嵌入式、机器人、边缘计算等多方面的实验,综合了多门学科知识，可以实现从人工智能基础学习到应用实践的完整过程。
边缘计算不仅是技术演进的结果，更是产业数字化的必经之路。面对千亿级市场与人才缺口，高校与企业需协同创新，以实战化教学培养下一代边缘计算领军者。 返回搜狐，查看更多
