邊緣計算在物聯網中的應用研究

摘要：隨著物聯網技術的迅猛進步，各種智能設備與傳感器正以前所未有的速度融入日常生活，顯著改變了人們的生活模式，并持續重塑行業運作方式。然而，伴隨物聯網設備的激增，數據生成量呈爆炸性增長，傳統數據處理手段面臨巨大壓力。邊緣計算作為新興技術解決方案，通過將數據處理與分析功能部署至網絡邊緣——靠近數據產生地，有效緩解了數據傳輸延遲、帶寬約束及隱私保護難題。旨在深入探究邊緣計算在物聯網領域中的應用，通過分析關鍵技術、應用場景及案例，以推動邊緣計算技術的發展，為物聯網設備提供更高效的計算處理能力。

關鍵詞：物聯網；邊緣計算；信息化

一、前言

物聯網已融入現代社會，其通過連接各類物理設備與傳感器，實現數據自動采集與交換。隨著物聯網技術的持續進步，越來越多的智能設備滲透至生活與工業領域，生成海量且時效性強的數據[1]。此類數據規模巨大，時間敏感度高。譬如，智能交通系統需實時解析路況信息以優化通行效率，工業物聯網則需即時監測設備狀態以防故障。傳統集中式數據處理方式已難以應對當前物聯網應用需求。邊緣計算作為創新技術范式，將數據處理與分析能力部署在網絡邊緣，即數據生成之地。此種方式可在本地完成數據預處理、分析及決策，避免大量數據傳輸至云端進行處理。深入探究邊緣計算在物聯網的應用，對促進行業進步具有重要實際意義。

二、邊緣計算關鍵技術

（一）硬件平臺

在邊緣計算領域，選擇合適的硬件平臺極為關鍵，其性能、能效及成本直接影響邊緣設備的能力。為滿足邊緣計算對高性能的需求，理想的硬件平臺應具備以下特性：強大的計算能力、低能耗、靈活的可擴展性與優秀的網絡連接能力。具體而言，嵌入式系統常作為邊緣計算的首選硬件平臺，包括微控制器單元（MCU）、微處理器單元（MPU）、專用集成電路（ASIC）和現場可編程門陣列（FPGA）[2]。MCU憑借其低功耗與性價比，廣泛應用于資源有限的場景，如智能家居設備。相反，MPU則提供了更高的處理能力，適配于需執行復雜計算任務的情境，比如視頻分析。此外，ASIC與FPGA因其高度可定制性與高效的并行處理能力，在需要高性能計算的環境中表現出色。邊緣網關與邊緣服務器亦扮演著重要角色，它們作為連接邊緣設備與云的橋梁，同時提供額外的計算與存儲資源以支持更復雜的應用程序。

（二）軟件框架

邊緣計算的核心支柱之一是軟件框架，其主要職責是組織與管理邊緣設備上的計算作業。為了追求高效的數據處理及應用開發，邊緣計算傾向于采用輕量級操作系統，如實時操作系統（RTOS）與精簡版Linux，此類操作系統能提供所需的基礎系統功能，并具備快速啟動與節能操作的能力[3]。中間件層在邊緣計算軟件體系結構中扮演關鍵角色，包含諸如消息隊列遙測傳輸（MQTT）、高級消息隊列協議（AMQP）在內的通信協議，用以促進設備間的安全數據流轉。這些協議設計簡約，特別適合資源有限環境的應用。此外，邊緣計算依賴多個平臺和服務，包括Azure IoT Edge、AWS Greengrass與EdgeX Foundry等開源框架。這些平臺和服務不僅提供了部署與管理邊緣應用的工具，亦支持云端與邊緣端的協同工作，使開發者能在邊緣設備上執行云端服務，以實現復雜功能。

（三）算法優化

為了提升邊緣計算的運算效能與即時反應速度，算法優化已成為核心研究方向。在數據處理上，廣泛采用數據壓縮與預處理技術，旨在縮減數據傳輸規模，有效降低網絡延遲與帶寬消耗。例如，借助高效能的數據壓縮算法，大幅減少了數據體量，加速了傳輸流程[4]。此外，機器學習模型在邊緣計算領域的地位愈發重要，特別是在實時數據分析與預測性維護等應用場景中。針對邊緣裝置受限的計算資源，研究團隊設計出了多款輕量化模型，如MobileNet與SqueezeNet等，這些模型通過精簡設計，在保證高精度預測的前提下，大幅降低了計算資源需求。為適應數據的動態變化與多樣性特征，邊緣計算引入了在線學習機制，使得模型能夠在運行過程中不斷調整與優化自身。為了更有效分配計算任務，負載均衡算法亦被普遍采納，確保資源利用最大化。此類算法依據任務優先級與設備可用資源等參數動態調度任務，力求最小化整體延遲。同時，安全與隱私保護作為算法優化的重要考量，包含了確保數據傳輸安全性的加密技術，以及保護用戶隱私的差分隱私等策略的應用。

三、邊緣計算在物聯網中的應用場景

（一）智能家居

1.智能安全系統

在構建智能家居的安全體系時，邊緣計算的融入能顯著優化家庭安全防護的效能與反應速率。通過在家居現場部署智能攝像頭及各類傳感器，實現即時監控與異常識別。具體而言，智能攝像頭借助邊緣計算的力量，實現人臉識別功能，能迅速辨識家庭成員與訪客，一旦偵測到非注冊人員即刻啟動警報機制[5]。此外，邊緣計算還能在現場處理視頻流內的多種異常活動，包括入侵探測及物體移動等，所有分析均在本地完成，避免大量視頻數據傳輸至云端進行處理，極大地縮短了數據傳輸時延，提升了系統的應答速度。這種即時的反應能力對于強化家庭安全防護尤為重要。

2.能源管理

在能源管理領域，邊緣計算扮演著關鍵角色。智能電表與傳感器能實時搜集家庭用電信息，借助邊緣計算即時解析，為用戶供應節能指引。例如，邊緣設備可剖析用電模式，辨識那些即使閑置仍在耗費電量的電器，并推薦用戶停用或升級此類裝置。另外，系統還可基于用戶生活習慣自動化調整家用電器運作狀態。例如，根據家庭成員的活動規律，智能調控空調、照明和熱水系統，以實現節能減排。邊緣計算使得數據能在本地高效處理，減少對云端服務的依賴，同時保障用戶數據安全。

（二）工業自動化

1.預測性維護

在工業自動化領域，邊緣計算在實現預測性維護中展現出了巨大的潛能。借助設備上的傳感器，可以即時監控設備運轉狀況，并運用邊緣計算技術處理所采集的數據。這些傳感器能追蹤包括溫度、震動、壓力在內的多種物理指標，獲取設備實時運作狀態的信息[6]。邊緣計算允許在現場對數據進行分析，利用機器學習算法對過往數據趨勢與現時數據進行綜合研判，以預判潛在的故障。一旦發現異常現象，系統將即刻通知維修團隊，使其能及時采取預防措施，防止設備故障引發生產中斷及產生高昂的修復費用。此舉不僅大幅度縮短了非計劃停機時間，還有效降低了維護開支，顯著提升了設備的可靠性和運行效率。

2.生產優化

邊緣計算在工廠管理中大顯身手，助力優化生產線配置與流程，顯著提升生產效能。通過集成生產線傳感器，實現即時數據處理與解析。例如，基于機器運作數據微調參數，大幅降低次品產出，保障產品質量。同時，依據實際生產線狀態調整生產計劃，實現靈活高效的生產調度。關鍵在于，邊緣計算在數據生成點執行分析與決策，規避數據上傳至云端的延遲與安全隱患。這種策略使企業能快速響應，強化生產效率與質量管控。

（三）智慧城市

1.智能交通

在構建智慧城市的進程中，邊緣計算在智能交通系統中發揮著至關重要的作用，旨在顯著提升城市交通的效能與平滑度[7]。通過在道路部署傳感器及攝像頭，可即時獲取交通流量信息，借助邊緣計算技術進行現場數據分析。傳感器能追蹤車流密度、人行數量以及車輛類別。攝像頭則能捕獲交通動態，包括違停、事故等突發狀況。邊緣計算在此背景下能迅速處理所采集數據，實現對實時交通流量的監控，并據此調整交通信號燈的管理策略。舉例而言，依據當前車流量靈活調整紅綠燈切換周期，有效遏制交通擁堵現象。此種方法不僅強化了交通信號系統的響應敏捷性和決策精準度，還大幅降低了擁堵頻率，進而提升了道路整體通行效率。

2.環境監測

在智慧城市建設中，環境監測是邊緣計算應用的關鍵領域之一。借助邊緣計算，城市各區域可部署空氣質量檢測站，實現即時的污染物濃度監測，并迅速發出警示信息，以維護公眾健康。這些站點裝備有多種傳感器，包括PM2.5、二氧化硫等，用以搜集空氣污染物濃度數據。利用邊緣計算，這些數據能進行初期處理與分析，識別濃度變化模式或與其他環境因素關聯[8]。一旦發現污染物濃度超限，系統將即時發出警報，通知相關部門采取措施，如啟動空氣凈化系統或提示市民減少戶外活動，有助于城市管理者迅速掌握環境狀況，實施策略減輕污染影響，保障市民健康與生活質量。

（四）醫療健康

1.遠程監護

通過穿戴式裝置與移動應用程序收集病患的生理資訊，并運用邊緣計算進行即時解析，醫療人員得以遠端監控病患的健康狀態，及時察覺不尋常跡象。這類穿戴式裝置能監測重要生理指針，如心率、血壓及血糖濃度，而移動應用則能便捷地將這些資訊傳送到邊緣裝置進行處理。邊緣計算技術能在資訊生成之初迅速處理，利用預先設定的閾值或復雜化的機器學習模型辨識潛在的健康議題。一旦發現異常情形，如心跳加速或血壓突增，系統即刻通知病患及其醫療團隊，以便迅速實施必要的干涉措施。此方法不僅加速了醫療服務的反應時效，也顯著降低了病患就醫的頻率，特別對于慢性疾病患者而言，實現了更連貫且深入的健康管理。

2.個性化健康管理

利用患者的歷史檔案與日常生活模式，邊緣計算能定制個性化的健康照護方案，以優化治療成效。通過對患者的健康歷史、生活方式及飲食傾向等資料的解析，邊緣計算可提供精確的指導，有助于改善生活習慣，防患于未然。例如，基于患者的活動習慣與體質，邊緣計算能建議合適的運動方案，考量患者的飲食喜好與營養需求，提供個性化的膳食指南。此外，借由監控患者的生命體征變化，邊緣計算能適時調校健康管理計劃，確保其始終與患者的最新健康狀態相匹配。此舉不僅有助于提升治療效果，亦能強化患者的自我管理能力，增進生活品質。

（五）農業智能化

1.智能灌溉

在現代農業智能化領域，邊緣計算廣泛運用于智能灌溉體系，旨在提升水資源使用效率與作物增產。于農田配置土壤濕度感應器及氣象站點，能實時搜集包括土壤濕度、溫度、濕度與風速在內的關鍵環境參數。邊緣計算終端即時解析此等信息，通過分析土壤濕度與周圍環境，精確判定灌溉時機與位置，確保作物獲取理想水分供給。此舉不僅能大幅降低水資源損耗，還能促進作物生長效率，增產增收。同時，邊緣計算依據天氣預報動態調整灌溉規劃，有效應對干旱或雨澇狀況，確保作物無論在何種氣候條件下皆能得到適宜的水分滋養。

2.作物監測

邊緣計算在作物監控領域大顯身手，助力農人迅速察覺病蟲侵害，進而實施針對性防治策略。借助配備于無人機及地面機械上的攝像機與多種傳感器，可收集作物生長細節，如葉色、密度等指標。邊緣計算裝置就地解析所獲圖像資料，運用圖像識別與機器學習算法評估作物健康狀況，甄別潛在病蟲威脅。一旦檢測到異常現象，如葉片變黃或顯現斑點，系統即刻警示，并提出相應防控措施。此法不僅能削減化學農藥的施用，減輕環境負擔，同時亦能提升作物質量與產量，增加農業經濟收益。

四、案例分析

（一）智能家居案例

1.智能家居安全系統

智能家居安全系統的革新，隨著科技演進，家庭守護愈發關鍵。傳統安防系統倚重中央云服務，易遭數據傳輸滯緩及安全威脅。為應對此挑戰，引入邊緣計算，于家庭內部署智能攝像頭與傳感器，實現即時影像分析及異常活動監測。

2.解決方案

智能攝像頭集成邊緣計算功能，現場執行AI運算，優化資源利用。部署深度學習模型，實現實時人臉識別與運動偵測，精減誤報現象。以Wi-Fi或蜂窩網絡連接家庭安全中心或使用者手機，確保信息隨時可得。

3.技術細節

攝像頭內嵌邊緣計算模塊，本地處理視頻流，免去數據上傳至云端的步驟。深度學習技術支持實時人臉識別與運動檢測，精準識別家庭成員與訪客，降低誤報風險。攝像頭借助Wi-Fi或蜂窩網絡與家庭安全中心或使用者手機相連，保障用戶能遠程獲取安全信息。

4.效果

本地處理數據，縮短攝像頭與云端間的數據傳輸時間，提升反應效率。數據在本地處理，降低了傳輸過程中的安全風險，保障家庭成員隱私安全。

（二）工業自動化

1.預測性維護系統

在制造業領域，設備突發故障常引發高額維修開支與生產延誤。為緩解此難題，通過在核心機械裝置上布設感應器，并借助邊緣計算技術實施即時數據解析，預判潛在的故障發生。

2.解決方案

工業級網關與傳感器負責采集關鍵數據，包括溫度與振動指標。通過機器學習模型，基于歷史數據進行訓練，可以識別設備的常規運行狀態，并監測與正常運作模式的差異，從而預警潛在問題。數據傳輸與指令響應高效及時，通過工業以太網或無線通信技術，如Wi-Fi、LoRaWAN等，實現與中央管理系統之間的無縫連接，確保數據的快速傳遞與精準反饋。

3.技術細節

整合邊緣計算功能，工業級網關不僅從傳感器獲取數據，如溫度、振動、電流等信息，還能在本地執行初步處理，減輕上行數據負擔。利用機器學習技術，通過解析歷史數據模式，確立設備正常運行的標準基線。一旦檢測到運行狀態超出預定范圍，將視為可能的故障預警信號。確保數據傳輸效率與快速響應，工業級網關采用工業以太網或高效無線通信，實現實時數據上傳與精確指令反饋，保證操作的即時性與準確性。

4.效果

通過持續監控設備運行狀態，系統能提前識別潛在故障征兆，成功實施早期故障檢測策略。預測設備故障，便于安排預防性維護，有效防止突發故障引起的非計劃停機，顯著減少生產延誤。預測性維護方法有助于精確規劃維修計劃，避免不必要的過度維護開支，同時降低因故障引發的高成本維修費用。這一措施顯著提升了設備可靠性與生產效率，確保生產線平穩高效運作。

（三）智慧城市

1.智能交通信號控制系統

智能交通信號控制系統的引入旨在緩解普遍存在的城市交通擁堵現象，傳統固定的交通信號控制方式難以適應不斷變化的道路流量。借助邊緣計算技術，系統能實時監測交通流量，并據此優化信號配置。

2.解決方案

邊緣設備包括交通信號燈控制器、車輛檢測器及攝像頭。它們運用實時數據分析算法，動態調整信號燈的綠燈時長，以優化交通流量。此外，這些設備通過4G/LTE或5G網絡與中央交通管理中心保持連接，實現高效的數據傳輸與管理。

3.技術細節

邊緣設備，如交通信號燈控制器，能夠依據即時的交通流量數據靈活調整信號燈的轉換時長，這得益于車輛檢測器與攝像頭所收集的信息，這些信息包括但不限于車流量、車型以及行進方向。采用機器學習與實時數據分析算法，系統能夠根據當下實際的交通流量情況動態調整綠色信號燈的時間長度，以此來優化整體交通流動，有效緩解交通擁堵。通過高速無線網絡，如4G/LTE或5G技術，實時的數據得以快速傳輸至中央交通管理平臺，同時該平臺亦能向設備下發指令。

4.效果

優化了道路通行能力，有效降低了交通擁堵狀況。此舉顯著提升了整體交通效率，極大地增強了城市交通流動性，進而顯著改善了市民的日常出行體驗。

五、結語

綜上所述，邊緣計算為物聯網領域開辟了前所未有的發展機遇，不僅顯著提升了數據處理效率與響應速度，還有效保障了數據的隱私與安全。研究發現，該技術已在智能家居、工業自動化、智慧城市建設、醫療保健以及農業智能化等多個關鍵領域展現出成功應用實例。隨著技術持續演進與應用范圍的進一步擴展，邊緣計算在未來的物聯網體系中將扮演愈發核心的角色，為社會帶來顯著的經濟與社會效益。

參考文獻

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作者單位：深圳市共進電子股份有限公司

責任編輯：張津平、尚丹