在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)是信息的載體,通過(guò)電流飛速傳輸著龐大的數(shù)據(jù)信息,而算力則是處理數(shù)據(jù)和任務(wù)的能力,好比現(xiàn)在的智能電動(dòng)汽車(chē),依靠算力驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)引擎,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)泊車(chē),自適應(yīng)巡航等功能。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,邊緣算力正成為新一代計(jì)算架構(gòu)的核心。它將智能從云端帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣,為用戶提供前所未有的速度和效率。邊緣算力是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要概念,特別是在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、5G、人工智能(AI)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)快速發(fā)展的背景下。邊緣技術(shù)的核心是數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)分析處理,以優(yōu)化云技術(shù)系統(tǒng)。這種方法將計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)移到更接近終端的地方,從而提高了數(shù)據(jù)處理的效率和響應(yīng)速度。
傳統(tǒng)中控系統(tǒng)通常專注于集成和中央管理多個(gè)設(shè)備,如音頻、視頻、照明、溫控系統(tǒng)。他們通常在本地部署,只能做命令轉(zhuǎn)發(fā),無(wú)法進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ),這意味著它們?cè)谔幚泶罅繒r(shí)實(shí)數(shù)據(jù)或需要快速響應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景中會(huì)受到限制。
相比之下,NAVIoT新一代云中控智慧主機(jī)擁有強(qiáng)大的邊緣算力、具備設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、可時(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備工作狀態(tài)、設(shè)備數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)收集、存儲(chǔ);并對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘,形成AI學(xué)習(xí)模型,從而進(jìn)行智能運(yùn)維和預(yù)測(cè) ;強(qiáng)大的算力支持流媒體處理、視頻圖像遠(yuǎn)程運(yùn)維,低延遲;提高響應(yīng)速度、可靠性、安全性、系統(tǒng)效率;顯著提升了用戶體驗(yàn),為客戶提供更豐富和高效的服務(wù)。