在过去十年，云计算作为分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储等传统计算机和网络技术发展融合的产物，对软件的开发与测试、对物联网、安全系统、存储系统的发展，都造成了深远的影响。 

    物联网的兴起，推动了移动智能终端和“边缘计算”的发展。边缘计算提供云计算无法比拟的几个关键优势。其具有革命性的潜力，能够从云端脱离进行数据处理和智能分析，使业务方式焕然一新。

    主要的好处有两方面：提升数据处理速度和减少对网络连接的需求。首先，数据不再需要发送到云端进行处理，其处理结果几乎是瞬间产生的。更得益的是，边缘设备不再将数据传输到云，而是离线决策。对于连接性较差或不稳定的区域，“边缘AI”系统可以在云系统失效的情况下工作。

    在今年，威盛电子作为阿里云IoT智能制造优质合作伙伴，已率先升级物联网网关系统，兼容于阿里云IoT开源边缘计算平台Link Edge。让我们来看一下针对以下用户关心的问题，威盛电子边缘AI系统平台如何解决：

    1. 数据隐私性和安全性

    个人数据的私密性，是大家最为关注的问题。边缘AI有助于提高隐私性和安全性。边缘AI系统可以过滤私人信息，格式化数据集，使其更具通用性，以便进行大数据分析。并且，对于预格式化的数据没有单一存储点，从而提高了安全性。

    作为零售业客户互动平台的一部分，威盛电子人脸识别系统引擎只收集一般用户的原始数据，例如性别、年龄、来客数量等，通过加密算法对数据进行预处理；同时，该系统可以只在本地侧对用户数据进行分析处理，而不会将数据保存或上传至云端，减低了数据隐私泄露的风险，也降低了被攻击者入侵的可能性。

    2. 数据传输时效性

    相较于云计算，边缘计算更聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。

    以自动驾驶为例，出于交通、道路安全，数据的传输与交互必须把延迟降到最低，否则带来的威胁将是会致命的。

     威盛Mobile360 ADAS高级驾驶辅助系统充分利用了边缘计算的时效性，提升了实时捕捉数据和做出驾驶决策的能力。道路扫描传感器将数据传送到威盛Mobile360系统，该系统提供四台高分辨率摄像头，可实时拍摄车辆的360度视图。同时，该系统也提供其他安全驾驶辅助工具，例如车道偏离、碰撞警告、盲点检测和限速监测等。仅凭云计算，不能迅速处理所有数据并提供所需的决策速度。

    3. 高额的带宽费用和基础设施短缺

    在物联网领域，使用传统的集中式AI处理方案，将会消耗大量的网络传输资源，同时，高额的带宽费用及AI计算费用也是一般客户，特别是城市客户所难以承受的。

    边缘计算由于在更靠近数据源的本地网络内进行运算，数据无需上传至云端，减少了数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。然而，目前支撑边缘计算的本地基础设施仍然短缺，基于此，威盛电子开发了一系列高度定制的边缘AI解决方案，希望可以在降低带宽成本的同时，带来低功耗而又高效的全新体验，包括威盛SOM-9X20开发模块、威盛ALTA DS 3人工智能嵌入式系统，ARTiGO A920人工智能网关系统等，旨在提供紧凑型的宽温防静电的物联网基础设备，以及适用于零售、监控安防、交通运输、医疗制造等各行业的应用服务，帮助客户尽快投入使用。