本文目录一览：
- 1、人工智能后又一新风口——边缘AI,它到底是什么,能做什么?
- 2、鸿蒙系统在金融边缘计算安全方面的创新有哪些?
- 3、什么是边缘计算
- 4、“云管边端”协同的边缘计算安全防护解决方案
- 5、云边端计算的四个特点
- 6、“边缘侧”助跑:端-边-云协同下的数据优化策略
人工智能后又一新风口——边缘AI,它到底是什么,能做什么?
智能家居：智能家居包含一个物联网设备网络，这些设备通过协同工作来为居民创造更舒适的生活环境。边缘AI使得所有这些设备能够在现场进行数据处理，无需将所有数据从房屋发送到集中式远程服务器进行处理，从而使其反应更快、更安全。边缘AI的展望 随着人工智能技术的日益普及，边缘人工智能正在逐渐崭露头角。
边缘AI是边缘计算与人工智能的结合，它能在设备附近进行实时计算与推断。 边缘AI的定义： 边缘AI聚焦于将计算和推断能力推向数据源的近端，提供快速、安全且隐私保护的数据处理。它使得AI技术能够在边缘设备和边缘应用场景中发挥更大的作用，而无需依赖互联网或远程数据中心。
边缘AI是指在设备生成数据的边缘位置实现人工智能的技术，它能实时做出决策，无需依赖互联网。以下是关于边缘AI的详细解释及其应用领域：边缘AI的定义 位置性：边缘AI在数据源附近进行计算，如智能相机或汽车等设备。实时性：能够实时做出决策，无需将数据上传至云端进行处理。
鸿蒙系统在金融边缘计算安全方面的创新有哪些?
1、鸿蒙系统在金融边缘计算安全方面有诸多创新。它构建了一套较为完善的安全防护体系，从硬件到软件层面保障金融边缘计算的安全稳定运行。首先，鸿蒙系统具备独特的设备认证机制。通过多因素认证方式，能精准识别接入金融边缘计算环境的设备，确保只有合法合规的设备才能连接，有效防止非法设备入侵带来的安全风险。
2、英码科技推出鸿蒙边缘计算盒子：显著提升国产化水平，大幅增强AI应用效能，全方位保障数据安全 英码科技近期推出的基于鸿蒙系统的边缘计算盒子IVP09A-鸿蒙版，在国产化替代趋势日益加强的背景下，为各行各业提供了高效、安全、可靠的边缘计算解决方案。
3、不断优化改进：金融机构和鸿蒙系统开发者一直在持续优化金融类 APP 与鸿蒙系统的兼容性。他们会根据用户反馈和新出现的问题，不断调整和改进 APP 的代码。例如，针对鸿蒙系统新版本的特性，对金融类 APP 的界面交互进行优化，使其更加符合鸿蒙系统的操作习惯。
4、IVP09A-鸿蒙版凭借鸿蒙系统的灵活性和微内核架构，拥有快速启动、跨设备移植、安全可靠等特点。它搭载的海思AI视觉处理器，提供了强大的图像分析处理能力，支持多种视频编解码和图像基础算子加速，满足智能视频分析的实时性和并行处理需求。
5、完善的开发环境：提供Docker容器化部署和Ubuntu 04系统环境等完善的SDK和开发环境支持，降低了开发门槛。便捷的操作管理：提供串口、网络接口、ssh连接等操作指南，确保用户便捷接入和管理。
什么是边缘计算
边缘计算：边缘计算则是指在靠近物或数据源头的一侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供最近端服务。它专注于在数据产生的源头附近进行分析和处理，以减少网络流量和响应时间。边缘计算就像是大脑输出的神经触角，能够快速响应并处理局部的数据需求。
什么是边缘计算？边缘计算是一种将计算、存储和网络服务部署在网络边缘侧（靠近数据源头或终端用户）的分布式计算范式。其核心逻辑是通过本地化数据处理减少云端依赖，实现低时延、高可靠的实时决策。
边缘计算是指在网络边缘，即数据源头的一侧，集成网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务的技术。其主要特点包括：数据处理和计算任务推向网络边缘：这意味着数据不再需要长途跋涉传输到云端进行处理，而是在产生数据的源头附近就进行处理和计算。
边缘计算是一种在移动网络的边缘、无线接入网（RAN）的内部以及移动用户的近处提供IT服务环境以及云计算能力的技术。从具体的技术层面来看，边缘计算是一系列边缘计算技术的集合，包括硬件和软件，这些技术相比完全基于云的传统模型，能让存储、计算、处理和网络更接近生成或使用数据的设备。
边缘计算是什么：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单来说，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，集成网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，用于就近提供最近端的服务。以下是关于边缘计算的详细解释：核心特点 位置优势：边缘计算位于物理实体和工业连接之间，或物理实体的顶端，能够更快速地响应和处理数据。
“云管边端”协同的边缘计算安全防护解决方案
1、“云管边端”安全防护解决方案总体功能架构如图1 所示。解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。
2、云管边端是协同边缘计算安全防护解决方案是恒安嘉新针对边缘计算发展提出的全面安全解决方案。方案综合考虑边缘计算产业中用户、租户、运营者多方面的要求，通过多级代理、边缘自治、编排能力，提供高安全性和轻量级的便捷服务。
3、边缘计算系统中云、边、端协同的理想效果如图3-5所示。在这一架构中，云作为控制平面，边作为计算平台，而管理终端设备的服务则作为边上的负载。云可以通过控制边来影响端，从而实现云、边、端协同。云、边、端协同是通过Kubernetes的控制节点、KubeEdge和EdgeX Foundry共同实现的。
云边端计算的四个特点
云边端计算（边缘计算）的四个特点可以归纳为：去中心化、实时化、安全化、万物边缘化。 去中心化：边缘计算将原本集中在云端或数据中心的网络、计算、存储和应用等功能，向网络的边缘分发。这种分布式计算范式使得数据可以在本地或网络边缘进行快速的分析、处理和存储，而无需将所有数据都传输到云端进行处理。
安全稳定：利用云计算核心技术积累构建安全稳定的边缘云计算核心系统。
可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。安全性强。边缘计算可以通过减少在网络上传输的数据量来提高安全性。这减少了数据泄露和网络攻击的风险。成本效益高。
在这一套全新架构下，有着非常明显的降本增效的作用。 边缘计算的前景不容置疑，但这并不是说边缘计算将彻底取代云计算，只能说两者各有所长，只有分工合作，云边协同，才能支撑企业迎接即将到来的各种数据处理挑战。
此外，边缘计算在工业互联网、新零售、自动驾驶等领域也有较为突出的表现。促进云边端三体协同 边缘计算的发展促进了云、边、端三体协同的架构形成。在这种架构中，算力被层层消化，实现了资源的最大化利用。
“边缘侧”助跑:端-边-云协同下的数据优化策略
综上所述，“边缘侧”助跑下的端-边-云协同模式为数据优化提供了更为灵活和高效的解决方案。通过加强基础设施建设、优化算法与模型、加强安全防护以及推动技术创新与合作等策略，企业可以充分利用边缘计算的优势，实现数据的实时处理和分析，为业务决策提供支持，推动数字化转型和升级。
带宽和成本节约：边缘计算减少了大量原始数据的上传需求，降低了网络带宽消耗和云服务成本。离线工作能力：边缘设备可在网络连接不稳定或完全离线的环境下正常工作，提高了系统的可靠性和可用性。
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文章不错《边缘计算安全（边缘计算实现）》内容很有帮助