随着5G的兴起，边缘计算随风而起，成为了热门话题。
此前，全球第二大市场研究机构MarketstandMarkets发布了一则关于边缘计算的市场报告。报告指出2024年边缘计算市场规模将达到90亿美元，年增长率（CGAR）为26.5%。目前5G已来，边缘计算势不可挡，2021年或将成为爆发元年。
边缘计算的潜力无穷，相比对IT产业链的带动意义，边缘计算更多体现在对行业的赋能价值上。只有行业落地产生价值，才会持续解锁新的需求。面向AI新时代的“升级与再造”，中兴飞流加速5G时代边缘计算与人工智能的融合应用，打通AI应用落地的最后一公里。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，在边缘处理数据减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理。
边缘计算显而易见的潜在应用之一，就是智能交通。更具体地说，是自动驾驶车联网技术。自动驾驶使车辆环境中有越来越多的计算，传统的云计算在车联网环境下，时间延迟明显而且连接不稳定，这会极大降低对车联网的体验。假如一辆联网或自动驾驶汽车的传感器感知到路上有孩子们正在玩耍，而另一辆汽车很可能闯该区域的红灯。这种情况下，将这些信息发送回云再进行处理是来不及的，必须要迅速即刻的处理，毫秒级的延迟都关乎生命。
边缘计算让计算更靠近数据源，可以实时感知处理全域交通数据，提高车辆间协同与决策能力。智能交通的落地是一个庞大的系统工程，除了城市空间和道路的调整外，你还需要一套结合最新软硬件技术的、稳定可靠的管理系统，以应对形形色色场景中纷繁复杂的应用。根据麦肯锡的咨询研究报告，在边缘计算的行业应用中，交通运输所占比例最高。
随着城市交通数据量的增加，用户对海量交通信息的实时性需要也会随之提高。如果把数据全部传回云计算中心，将会出现带宽资源的浪费和延时等问题，但如果把数据在边缘服务器上进行实时分析和处理，便可根据路面实时状况和可用资源对用户做出相应指示。
交通作为人工智能落地“首站”之一，对边缘计算应用需求格外迫切。作为智慧交通解决方案提供商，中兴飞流充分认识到摄像机产生的海量视频图像信息数据的价值，将AI能力注入到前端摄像机等边缘设备，通过高性能计算芯片和图像识别智能算法赋能边缘设备，解决纯后端方案性能和效率低的问题，实现效率最大化。
未来，中兴飞流将深挖边缘计算领域的业务，牢牢把握锁定边缘计算市场，共同推进云边协同的全链路解决方案。
在大数据、人工智能技术不断被部署的当下，实现物物相连的设备数量呈现激增的态势，计算资源扩容。加之底层网络基础设施的加固，算力紧张问题被有效缓解，边缘计算迎来了最好的时代。如果说云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，那么边缘计算更注重于实时、短周期数据的分析。
目前，5G刚刚开始商用，边缘计算的应用也刚刚起步，随着规模的增加，应用场景还会进一步多样化。作为边缘计算技术的积极探索者，中兴飞流将把握5G发展带来的时代机遇，把边缘能力融入到产业之中，催生新的应用形态和商业模式，挖掘产业新机遇。
