8月28日，騰訊云重磅推出物聯網邊緣計算平臺，該平臺的推出將徹底打通物聯網應用落地的最后一公里，讓云端強大的計算能力快速延伸到用戶的邊緣，數以億計的物聯網設備將可以隨時隨地暢享云計算帶來的海量數據處理能力和前沿AI技術。
這是騰訊云基于豐富的技術經驗和案例實戰，對物聯網解決方案布局的又一次跨越。
作為一種邊緣計算解決方案，騰訊云物聯網邊緣計算平臺要解決的是物聯網落地“遠水救不了近火”的難題。
騰訊云物聯網邊緣計算產品負責人戴國超指出，邊緣計算可以把云中心的計算，快速交付到離用戶或者是離數據離物最近的源頭，讓人、物、環境應用，方便使用邊緣計算的計算能力。
五大優勢，破解物聯網落地難題
邊緣計算的流行源于兩個行業變化，一個是5G和云計算的商用化普及，第二個是企業的數字化轉型。這個過程中，就衍生出隨處可見的智能設備連接和交互，這些智能設備組成物聯網場景，同時運轉會產生海量的數據。
如何有效處理數據，成為物聯網落地的第一道阻礙。
通常情況下，這些數據主要運算能力由云計算提供。然而隨著物聯網智能設備數量的指數級增長，很多數據流產生于靠近日常使用場景的邊緣智能設備。
根據權威統計，一臺不是完全智能化的波音787每秒產生5GB的數據，如果足夠智能化的情況下，數據量更為龐大，是沒有辦法放到云端去快速計算和分析。這就導致云計算由于距離智能設備較“遠”，在能耗、成本、網絡帶寬、實時交互、隱私保護等層面遭遇挑戰。
騰訊云物聯網邊緣計算平臺助力用戶實現就近計算和分析數據，快速的給出分析結果。比如你開的車具備車聯網功能，通常情況是依托于云計算進行汽車傳感器數據處理。然而隨著汽車智能化的快速發展，會有更多的數據產生，這些數據傳到云端進行分析，會產生很大網絡資源消耗和帶寬成本，并且由于汽車的機動性和無線網絡基礎設施受環境干擾的不穩定性，會導致由于網絡的問題導致汽車傳感器的數據不能及時的傳輸到云端進行數據分析和風險預測，這可能會威脅到車主的人身安全，會阻礙智能汽車和智能駕駛的發展，怎么辦？
如果應用騰訊云物聯網邊緣計算平臺，云主機，助力用戶搭建可以伴隨汽車移動的邊緣計算節點，通過邊緣節點的計算分析能力，在汽車行駛的過程中實時的對輪胎氣壓、倒車影像、行車記錄儀、電池、油壓、行車時間等智能汽車的實時數據，在本地邊緣進行實時的計算和分析，結合云端訓練的風險模型，給出司機合理駕駛建議和風險告警，并將過濾清洗后的數據推動到云端進行AI模型訓練和分析展示，提前感知駕駛過程中的安全風險。
據介紹，騰訊云物聯網邊緣計算平臺集中了實時響應、離線處理、簡化部署、優質傳輸、云端一體管理五大優勢，directadmin安裝，實現物聯網在實際場景中數據處理和快速落地，并且有效解決了數字物聯使用中心云計算遇到的困境。
以離線處理為例，騰訊云物聯網邊緣計算平臺可以無縫的將騰訊云的大數據分析、機器學習、語音識別、圖像識別等智能數據分析能力與本地的計算節點進行結合，實現數據的邊緣與云上的分層分析處理，最大限度降低數據分析成本，也能確保數據分析實時和高效。
除此之外，騰訊云物聯網邊緣計算平臺實現了靈活性的云端一體管理。只需要通過騰訊云物聯網邊緣計算的控制臺，就可以實現對邊緣節點和云上中心進行統一化的控制管理，滿足兩個環境一體管控的管理需求。同時也可以選擇哪些功能放到云上中心管理，哪些數據在云上中心的靈活管理控制。
事實上，不只是在物聯網領域，智慧出行、工業制造、智慧安防等行業，都能看到邊緣計算的影子，這些行業對效率和速度、數據隱私保護等方面均有著高可靠的要求。
騰訊云加速“邊云協同“時代到來
騰訊云推出物聯網邊緣計算平臺，一方面順應了物聯網發展趨勢，同時也是騰訊布局物聯網產業的重要一環。據了解，騰訊云物聯網邊緣計算平臺可以跟騰訊物聯網產品打通，實現服務的直接聯動。
相比云計算傳輸到云端，再把結果反饋到終端的路徑，顯然邊緣計算就近解析的效率更高。但是邊緣計算作為一種新型解決方案，核心聚焦的是物聯網場景下，靠近用戶的“小數據”計算難題，它并不能取代云計算。
