AI • 物联网 • 网络边缘

想象一下，一辆拖拉机正行驶在数千英亩的玉米地上。当它驶向下一排区域时，一台小型计算机视觉摄像头将计算出，该区域上一季的产量比正常水平低 20%。摄像头的计算机会立即向喷嘴发送信息，从而调整混合肥料，以补充缺乏的养分。与此同时，另一个摄像头发现了下方地面的杂草，随即启动喷嘴精确喷洒，而无需为整排农作物喷洒除草剂。

这一过程将在田间循环往复，由于这台拖拉机采用自动驾驶，因此可持续工作至深夜，从而节省了无数小时的人力，并提供了农民多年前梦寐以求的精准养护。

这就是边缘计算的价值，它可帮助农业、电信、金融、医疗保健等行业的企业提高生产力，并根据海量历史数据和当前条件做出更好的实时决策。但是，并非将智能摄像头和传感器连接到机器上，即可让边缘解决方案发挥作用。

“边缘计算引入了许多未知变量。” Trenton Systems 营销副总裁 Yazz Krdzalic 表示，该公司致力于制造高性能、坚固耐用的计算解决方案和关键基础设施。

连接不稳定和数据滞后都可能会对结果产生影响，此外，在恶劣的环境条件下，不适用的设备还可能会发生故障。数据的持续传输会带来网络安全风险。一款有效的边缘计算解决方案必须应对上述所有问题，同时提供量身定制的最新信息，以满足组织在户外、工厂或医院的特定需求。

为边缘而构建

为了替客户开发量身定制的边缘解决方案，Trenton 与英特尔^® 工程师合作，在计算机中搭载了两款产品——英特尔^® 至强^® 可扩展处理器和英特尔^® 至强^® D 处理器，前者支持 AI 功能，后者则可优化户外设备在限制性环境中的性能。

借助与英特尔的密切合作，Trenton 得以在推出新产品前，将全新的高级计算功能整合其中。“这对客户而言是一项显著优势。我们的技术具有前瞻性，因此客户无需担心买到过时的系统。” Krdzalic 表示。

高级边缘部署包括预测性 AI 等功能。例如，如果医院收集患者的血压、呼吸、氧气水平等重要数据，并进行分析，则 AI 算法可以一目了然地预测患者出院时间，以及特定时间的可用新床位数量。“借助持续更新的信息，医院可以决定采取哪些措施。” Krdzalic 表示。

计算机视觉系统还可以进行实时预测。例如，放置在铁轨上的智能摄像头可以在列车接近车站时拍摄数十张列车上、中、下部分的照片。它们可分析数据，从而检测缺陷并确定是否需要立即修复。通常情况下，出现严重问题的可能性极低，因此列车可以无需停车继续行驶，同时满足每四小时进行一次物理检查的铁路要求。

保护每扇门户的安全

除了推动高性能计算之外，边缘设备还必须保护来回传输的 TB 级数据。Trenton 的所有产品均基于最严格的美国政府绝密网络安全标准制造。“如果符合美国政府的标准，则通常也符合其他各方的标准。”他表示。

英特尔处理器可提供内置安全性，而 Trenton 则可对静态、传输和使用中数据进行加密，从而进一步增强安全性。“我们可保护您的每扇门户，显著降低黑客攻击面。” Krdzalic 表示。Trenton 还可确保为所有关键系统提供一个或多个安全备份，以防止网络故障。

坚固耐用的户外设备

无论边缘设备的安全性有多高，或者执行计算的速度有多快，但是在制造、建筑和运输等行业，它必须能够在严苛的户外条件下运作，否则就毫无用处。这些计算机视觉摄像头距离铁轨仅几英尺远，必须能够承受以每小时 120 英里呼啸而过的列车产生的振动。沙漠中的土方机械必须可在沙尘暴和极端温度等恶劣环境中持续运行。

因此，Trenton 对制造的每一台设备都进行了压力测试，Krdzalic 表示：“在每台设备发货前，我们的工程师均会进行彻底测试。在测试时，我们会模拟各种户外使用的恶劣条件，包括冲击振动、湿度、温度波动、沙子、灰尘、雾、碎片等。”

未来：无处不在的边缘计算

Krdzalic 认为，随着互联设备的激增和 5G 所释放的新功能，对边缘计算的需求必将增长。“想象一座智慧城市。每台物联网设备都可以彼此通讯。手机可以打开房门或车门。冰箱可以告诉您哪些食物快没有了。我们如何处理这些海量数据，并加以运用？我们如何防止数据被滥用？”

这些都是边缘计算需要面对的挑战。解决行业目前面临的挑战可为未来的互联社会奠定基础。

在 insight.tech 物联网聊天播客中收听与 Krdzalic 的对话《AI 、安全性、5G：面向物联网的全新英特尔^® 至强^® 处理器》。