Python 人工智能实战：智能边缘计算
1.背景介绍
随着边缘计算技术的兴起、应用场景的扩展、算力的不断增长、数据量的增加等多方面因素的影响，边缘计算已经逐渐成为一种真正意义上的“边”领域，而利用边缘计算进行智能化运营的需求也越来越强烈。随着各行各业对人工智能(AI)技术的采用，越来越多的企业迫切需要在边缘计算上部署相关的AI解决方案。本文将从如下几个方面阐述智能边缘计算的定义、优势、应用范围及技术体系，并结合案例展开分析。
定义
智能边缘计算（Edge Computing），又称为端边协同计算，是一种利用专用硬件设备和微处理器等边缘节点提供计算能力，与云服务器、移动终端、传感网等互联网平台进行数据的交换和通信的一种新型的网络计算技术。它通过将计算任务分布到边缘位置、缩短计算时间和提高资源利用率，极大的提升了信息处理速度、节省能源和降低成本。2019年3月由阿里巴巴集团宣布开始试点这种计算模式，目前国内外许多知名公司均已落地实施。 智能边缘计算在应用场景方面有非常广泛的应用前景。例如，物流、自动驾驶、智慧城市、精准医疗、边缘计算资源密集型的科研工作等都可以借助智能边缘计算技术实现。同时，由于其轻量级、低功耗、高度安全、隐私保护等特点，智能边缘计算具有巨大的商业价值。
优势
在能效、成本、时延、可靠性、用户满意度等多个指标上，智能边缘计算与云计算相比具有明显的优势。
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能效优势 根据ITU标准，单核CPU的能效比芯片上的集成电路加速（FPGA）计算模块还要高出一个数量级以上。而智能边缘计算所使用的各种零部件的功耗也远远少于普通PC，所以边缘计算能够节约大量能源。
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时延优势 对于智能边缘计算来说，在连接距离、传输距离等方面都比云端的方案更为紧密，所以相比云端计算方案，其响应速度通常会快很多。另外，因为相比于传统的中央计算中心，智能边缘计算系统拥有更小规模、更少人员的支撑，因此相比于中央处理单元（CPU）更易于部署和管理。
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可靠性优势 智能边缘计算可以在一定程度上保证服务质量，通过自动故障排除机制来提高系统的可用性。比如，通过智能网关监测、预警、诊断、定位等方式，将异常行为及时发现、及时排除，避免系统崩溃、停机现象发生。
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用户满意度优势 由于边缘计算的部署环境与用户所在地区有较大差异，因此其能效、时延、资源利用率等特性可能会影响最终用户的体验。但基于计算机视觉、语音识别、机器学习、数据分析等技术的应用领域，智能边缘计算确实给用户带来更好的用户体验。
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技术创新优势 随着传感网、5G、6G、物联网、机器人技术、AIoT（人工智能、大数据、物联网的组合）等技术的发展，智能边缘计算也正在经历着蓬勃发展的阶段。越来越多的行业都希望能够利用智能边缘计算进行领先的服务，以应对新的挑战和挖掘潜在的商业价值。
应用范围
智能边缘计算技术广泛的应用于各种行业和场景中，包括但不限于物流、智慧城市、智能家居、视频游戏、运维自动化、精准医疗、智能金融、人力资源、边缘计算资源密集型的科研工作等。其中，智慧城市、智能家居、视频游戏、运维自动化、边缘计算资源密集型的科研工作具有很强的应用前景。
物流：智能边缘计算在物流领域主要用于智能配送、智能派送等方面，能够快速、准确、经济地完成货物的调度安排、分配、跟踪、检验等工作。这有利于提升企业的整体效益，降低运营成本，减少滞后、返修、返还等问题，并提升客户体验。
智慧城市：智能边缘计算在智慧城市中的应用十分广泛。城市中的智能监控系统、智能巡逻、智能安防、智能运输等应用场景都可以通过智能边缘计算进行实现。如今，由于传感网及时性好、带宽高、消费电能低、储存容量大等原因，智能边缘计算已广泛应用于智慧城市领域。
智能家居：智能边缘计算在智能家居领域也得到了广泛应用。由于家庭规模庞大、互动频繁，导致传感网数据积压占用了主干光纤带宽，进一步导致主干光纤连接遭受阻塞，无法满足房屋功能的实时运行。利用智能边缘计算，可以将主干光纤连接剥离出来，独立运行在智能路由器上，这样就能提供更优质的服务质量。
视频游戏：由于传感网的分布式特性，使得视频游戏服务器集群可以跨越不同区域的分布式部署。利用智能边缘计算，就可以将实时数据传输、AI计算等工作负载下沉到边缘节点，并实时响应玩家的操作指令，提升游戏画面质量、玩家体验。
运维自动化：智能边缘计算可以帮助运维团队将复杂的操作流程或决策过程自动化，提升工作效率和准确性。智能边缘计算可以将一些冗长且耗时的操作流程或决策转移到边缘节点上进行处理，大大提高了整个系统的运行效率和吞吐量，缩短了响应时间，提高了系统的整体性能。
精准医疗：智能边缘计算在精准医疗领域的应用也十分广泛。通过对患者身体参数进行实时监测，智能边缘计算可以提供全面的身体状态数据，通过对症状评估和诊断、手术方案制定等工作，实现精准的治疗效果。
智能金融：智能边缘计算在智能金融领域也取得了令人瞩目的成绩。通过对交易行为的分析和预测，智能边缘计算可以帮助金融机构在风险控制和投资策略制定方面实现更加精准的控制，并及时调整资产配置，提高收益率。
人力资源：智能边缘计算可以提升企业的人力资源效率。针对企业内部的员工流动情况和时薪变化等信息，智能边缘计算可以将相关的数据实时同步至边缘服务器，实现信息的实时共享，通过智能匹配算法实现高效的员工招聘和培训，有效降低招聘、培训成本。
边缘计算资源密集型的科研工作：边缘计算技术越来越火爆，各个领域也纷纷布局智能边缘计算技术。例如，3D打印领域正在逐步利用智能边缘计算技术作为生产加工链条中的一环，提供更精准、更高效的3D打印产品；科研工作中，研究人员正在探索基于边缘计算的新形式下的复杂网络分析、图数据库查询等方法，以期达到更高的科研水平。
技术体系
为了充分理解智能边缘计算技术，首先需要了解它的技术体系。智能边缘计算的技术体系一般包含如下几个层次：
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计算层：包括智能边缘计算平台、智能路由器、网络存储、人工智能框架和算法库、编程接口、虚拟化技术、自动故障诊断、远程控制等。
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智能硬件层：包括嵌入式系统、树莓派、NVidia Jetson Xavier、英伟达TX2、锂电池等。
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云端服务层：包括云计算平台、云数据库、云网络、云安全、云AI等。
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边缘服务层：包括移动网络、移动终端、工业控制器、传感网、汽车尾气采样系统、智能网关等。
下面我们一起看一下这些层次的详细内容。
计算层
计算平台
智能边缘计算平台即运行在智能路由器或者边缘节点上的软件系统，负责数据收集、处理、分析、传播和业务应用等工作。
该平台由三个关键组件组成：
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数据采集组件：负责从各种来源（传感网、WiFi热点、移动设备、语音、摄像头）收集数据，包括图片、视频、声音、传感器读数等。
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数据处理组件：负责对采集到的原始数据进行处理，包括特征提取、数据转换、数据过滤等。
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数据分析组件：负责对处理后的数据进行分析，包括模式识别、聚类分析、深度学习等。
智能边缘计算平台一般运行在嵌入式系统之上，所以部署和维护成本比较低。
智能路由器
智能路由器是智能边缘计算平台的基础设施，通过路由器的路由功能将数据发送到智能边缘计算平台。智能路由器通常安装在工业控制器、企业网络接入点、家庭网络中，它们可以与外部世界保持长期稳定的连接。
智能路由器的组成可以分为四个部分：
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网络接口：包含网络接口卡、网线、网卡、网关等。
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操作系统：负责智能边缘计算平台的运行。
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处理器和内存：负责对数据进行处理，计算性能依赖于处理器的性能。
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本地存储：负责智能边缘计算平台所需数据和模型的保存和读取。
网络存储
智能边缘计算平台需要存储海量的海量的数据，因此需要考虑如何实现数据存储。
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网络存储：是通过创建分布式文件系统，将智能边缘计算平台所产生的数据分布式存储在局域网内。这种分布式存储可以让数据更容易的被访问、共享和备份。
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混合云存储：是通过构建云-边缘混合存储平台，将数据存储在云端（如AWS、Azure等）和边缘节点本地存储之间，形成一套完整的存储架构。通过这种混合存储架构，可以有效降低本地存储成本，提高存储效率。
AI 框架和算法库
智能边缘计算平台需要使用人工智能框架和算法库来实现智能功能。这些框架和算法库可以实现诸如图像识别、文本处理、语音识别、机器学习、统计建模等功能。
使用这些框架和算法库可以极大地简化数据处理和分析的过程，提升智能功能的效率和准确性。
编程接口
编程接口是智能边缘计算平台对外暴露的接口，主要用于开发者编写代码和调用智能边缘计算平台的功能。
编程接口可以帮助开发者快速实现边缘计算应用程序。开发者只需要按照编程接口的要求，编写代码即可，不需要关注底层的实现细节。
虚拟化技术
虚拟化技术可以帮助开发者在边缘节点上运行智能边缘计算应用程序。通过虚拟化技术，开发者可以运行多个相同的边缘节点，同时共享相同的云计算资源。
当某个节点出现故障时，虚拟化技术可以迅速将任务重新调度到其他正常节点上。
自动故障诊断
自动故障诊断系统能够实时检测和诊断智能边缘计算平台中出现的问题。如果智能边缘计算平台出现故障，自动故障诊断系统能够快速定位、诊断问题并通知相关人员。
远程控制
远程控制系统能够让用户通过智能手机、平板电脑等终端控制智能边缘计算平台。远程控制系统可以帮助用户实时查看边缘节点的数据、执行命令、调试程序，并获得实时的状态反馈。
智能硬件层
嵌入式系统
嵌入式系统可以降低智能边缘计算平台的部署成本，尤其是在资源、功耗和空间上有限的情况下。嵌入式系统的架构一般分为处理器、内存、存储、网络等几个部分。
嵌入式系统的典型应用场景有智能照明、智能电表、智能机器人、智能乘用车、无人机、智能厨房等。
树莓派
树莓派是一个开源、低功耗的单板计算机，是一种非常适合用来部署智能边缘计算应用的硬件平台。树莓派的架构类似于嵌入式系统，具有低功耗、高性能、小体积等特点。
树莓派的典型应用场景有智能照明、智能环境监测、智能监控、智能音箱、智能摄影机等。
NVidia Jetson Xavier
NVidia Jetson Xavier 是 NVIDIA 推出的边缘智能平台，可搭载基于 Cortex A72 和 MIMXRT1052 SoC 的四核处理器，支持超过 15 项机器学习算法。Jetson Xavier 可以运行基于 TensorFlow、PyTorch 或 MXNet 等框架的深度学习模型，可部署于电子设备、工业控制系统、IoT 设备、AR/VR、无人机、机器人等各种场景。
英伟达TX2
英伟达 TX2 是 NVIDIA 在 Jetson 系列中推出的第二代硬件平台，也是兼顾功耗和性能的双料方案。TX2 具备高性能的 CPU、GPU 和 AI 引擎，可用于高性能的深度学习，同时还提供多种硬件加速功能，满足高级开发者的需求。
英伟达 TX2 的典型应用场景有自动驾驶、智慧出行、人脸识别、医疗健康监测、机器人技术、视频识别、图像处理等。
云端服务层
云计算平台
云计算平台是云端服务层的一个重要组成部分。它包括分布式存储、弹性计算、网络通信、高可用、安全、网络带宽等基础设施服务。
云计算平台提供了基于云的服务，包括虚拟机、容器、数据库、消息队列、流媒体、CDN等。这些服务可以帮助开发者快速开发、部署、扩展应用程序，并释放更多的资源用于自身业务。
云数据库
云数据库是云端服务层的另一个重要组成部分。它是基于云端的关系数据库服务，具有自动伸缩、高可用性、自动备份、高性能等优点。
云数据库服务的典型应用场景有金融、政务、物流、互联网、零售、教育、医疗等领域。
云网络
云网络是云端服务层的核心服务之一。它负责管理和维护边缘网络，包括动态IP地址分配、流量调度、QoS保证等功能。
云网络的典型应用场景有物联网、工业控制、视频监控、家庭网络、智能电网等。
云安全
云安全是云端服务层的另一个重要组成部分。它提供基于云端的安全体系结构，包括数字证书、网络访问控制、基础设施保护、日志审计、威胁防护等功能。
云安全的典型应用场景有金融、政务、物流、互联网、零售、教育、医疗等领域。
云 AI
云 AI 服务层是提供基于云端的 AI 计算服务，包括机器学习训练、推理、模型优化、超参搜索、模型部署等功能。
云 AI 服务的典型应用场景有图像分类、文本识别、音频识别、自然语言处理、推荐系统、智能客服、语音合成、机器翻译等。
边缘服务层
移动网络
移动网络属于边缘服务层的重要组成部分。它是覆盖各个时段的移动通信网络，包括蜂窝移动网、卫星移动网、WIFI、蓝牙等。
移动网络的典型应用场景有智能手机、平板电脑、手游主机等。
移动终端
移动终端属于边缘服务层的重要组成部分。它是为智能手机、平板电脑等终端提供无线网络、电源、显示屏、传感器等硬件。
移动终端的典型应用场景有智能手机、平板电脑、手游主机等。
工业控制器
工业控制器属于边缘服务层的重要组成部分。它是工业领域的互联网 Oficina，可以通过工业协议与云服务器进行通信。
工业控制器的典型应用场景有智能洁净、智能制造、智能轨道等。
传感网
传感网属于边缘服务层的重要组成部分。它是为智能家居、视频监控、物联网等应用场景提供数据采集、传输、处理和分析能力。
传感网的典型应用场景有智能家居、视频监控、物联网等。
汽车尾气采样系统
汽车尾气采样系统属于边缘服务层的重要组成部分。它通过自动化采样、物联网传输、数据处理、数据分析等流程，实现汽车尾气的实时采集、传输、处理和分析。
汽车尾气采样系统的典型应用场景有汽车内空气质量监测、汽车电子驾驶辅助、汽车尾气量化分析、汽车尾气健康管理等。
智能网关
智能网关属于边缘服务层的重要组成部分。它实现与传感网、云服务器、移动终端等组件之间的连接，并为不同的应用场景提供相应的服务。
智能网关的典型应用场景有物联网、工业控制、视频监控、家庭网络、智能电网等。
总结
综上，智能边缘计算技术是一种新型的网络计算技术，它利用专用硬件设备和微处理器等边缘节点提供计算能力，与云服务器、移动终端、传感网等互联网平台进行数据的交换和通信的一种新型的网络计算技术。