边缘计算盒子简介

        俗语称，合久必分，分久必合。在智能分析领域，也经历了这样的发展过程。以前的智能分析，必须利用服务器强大的计算能力，因此通常部署于云服务器上；近两年，随着深度学习嵌入式芯片的发展，在设备端就可以具备强大的计算能力，边缘计算大行其道，智能分析算法逐渐部署到设备端。我们将边缘计算的承载硬件叫做边缘计算盒。

        边缘计算盒又称AI盒子，智能分析盒。边缘计算盒的目的是指将计算资源和处理能力放置在离数据源和传感器更近的地方，以提高数据传输和处理的效率，并减少对云服务器的依赖。边缘计算盒具有如下特点：

        低功耗：因为边缘计算盒子部署在前端（相对于服务器后端而言），甚至于户外，有时候需要太阳能供电，因此功耗是一个考量边缘计算盒方案的重要因素。

        强大算力：边缘计算盒子应具备足够的计算能力，以满足边缘计算任务的需求。在深度学习算法流行的今天，边缘计算盒通常常用内置GPU的嵌入式芯片，可以用来跑各种高级的深度学习检测算法。

        网络连接：边缘计算盒子需要通过网络连接与数据源和终端设备进行通信。可以通过有线或无线网络连接到本地区域网络（LAN）或广域网（WAN），甚至可以扩展4G或者5G网络。

        数据存储与处理：边缘计算盒子应具备足够的存储空间，以存储运行中产生的数据和运行边缘计算任务所需的应用程序、算法以及算法模型。以我们的算法盒子为例，我们的盒子就支持32G EMMC。

        安全性和隐私保护：边缘计算盒子应具备一定的安全性和隐私保护机制，以保护数据和系统的安全。它可以采用数据加密、访问控制、身份认证等技术，确保数据在传输和处理过程中的安全性和隐私性。

        管理与监控：边计算盒子需要具备管理和监控功能，以便对其进行配置、部署、维护和监控。管理和监控功能可以通过远程管理工具、Web界面或手机App实现，以方便用户对边缘计算盒子进行管理和监控。

        边缘计算盒的优势在于可以将计算资源和处理能力更接近数据源、传感器和终端设备，从而减少数据传输的延迟和带宽消耗，并提高数据处理的效率和实时性。它可以广泛应用于物联网、智能城市、工业自动化等领域，为各种应用提供更快速、可靠和安全的边缘计算服务。