面臨的現(xiàn)狀：

園區(qū)接入設(shè)備多、種類眾多，日常管理協(xié)調(diào)困難并且復(fù)雜。

如何數(shù)字化高效運營？

對于集團化園區(qū)，通常管理多個分支園區(qū)，用戶隱私數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)本地化管理的訴求，如何做到云端高效統(tǒng)一管理的同時又兼顧用戶隱私的訴求？

邊緣計算解決方案：

針對物聯(lián)網(wǎng)邊緣提供低時延、接口多樣化、本地自閉環(huán)管理等能力；

隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理，所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲在本地節(jié)點閉環(huán)；

非隱私數(shù)據(jù)予以清洗匯總后，上傳至云端進行機器學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，持續(xù)優(yōu)化及更新本地智能算法；

接口多樣化，支持園區(qū)各類子系統(tǒng)/設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)邊緣進行智能管理。

面臨的現(xiàn)狀：

無統(tǒng)一標(biāo)準協(xié)議，集成周期長、成本高；

數(shù)據(jù)采集量大，回傳帶寬成本高；

數(shù)采網(wǎng)關(guān)無遠程運維能力，運維成本高；

數(shù)據(jù)隱私安全保護，選擇性上云。

邊緣計算解決方案：

支持工業(yè)典型PLC和總線協(xié)議，復(fù)雜資產(chǎn)建模；

邊緣數(shù)據(jù)處理（清洗、計算、質(zhì)量監(jiān)控等）；
數(shù)據(jù)本地路由，時序存儲與開放。

面臨的現(xiàn)狀：

在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。
如何讓自動駕駛車輛實時感知復(fù)雜的路面情況？
如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應(yīng)對策？
如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應(yīng)？

邊緣計算解決方案：

智慧交通邊緣節(jié)點通過視頻和雷達融合分析，智能化算法檢測道路交通事件（算法云端訓(xùn)練、邊緣執(zhí)行），有效實時提供碰撞告警，紅綠燈相位推送，車流量感知及控制等智能服務(wù)。

向交通管理者提供交通全息監(jiān)控能力，向車輛提供高精度定位及地圖服務(wù)、交通安全預(yù)警能力，提升駕駛安全。