近日，視覺物聯(lián)在《2025邊緣計算市場調(diào)研報告》企業(yè)走訪中發(fā)現(xiàn)，越來越多的企業(yè)認(rèn)為，未來邊緣計算盒子具備存儲功能將成為發(fā)展趨勢。

　　或許有人會疑惑，如今許多智能NVR也能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣計算能力，邊緣計算盒子增加存儲功能又有何獨特之處？

　　事實上，盡管二者本質(zhì)上都致力于解決海量存儲與有效數(shù)據(jù)篩選的難題，但在數(shù)據(jù)處理邏輯與產(chǎn)品架構(gòu)上存在顯著差異。

　　從數(shù)據(jù)處理邏輯來看，邊緣計算盒子增加存儲功能后，當(dāng)海量數(shù)據(jù)匯聚時，能夠描繪出一個人（或物體）完整的路徑，數(shù)據(jù)之間存在緊密的耦合關(guān)系。這種耦合關(guān)系使得數(shù)據(jù)不再是孤立的片段，而是形成了連貫的、有價值的信息鏈條。

　　以安防監(jiān)控場景為例，在一個大型商場中，多個攝像頭同時工作產(chǎn)生海量視頻數(shù)據(jù)，邊緣計算盒子帶存儲功能可以將不同攝像頭拍攝到的同一人物畫面進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合，完整還原其行動軌跡。

　　而智能NVR雖然具備算力，但其存儲方式是一路一路獨立進(jìn)行，數(shù)據(jù)之間缺乏內(nèi)在聯(lián)系，難以實現(xiàn)對目標(biāo)的全面追蹤與分析。

　　在產(chǎn)品架構(gòu)方面，兩者的差異同樣明顯。未來，存算一體的邊緣計算設(shè)備將逐漸取代NVR，承擔(dān)起更為復(fù)雜的任務(wù)。

　　傳統(tǒng)的邊緣端設(shè)備往往只有在觸發(fā)報警時才會做出響應(yīng)，這種模式在實際應(yīng)用中存在諸多局限性。

　　例如，在尋找特定人員時，如果將識別閾值設(shè)置得過高，如95%，可能會導(dǎo)致漏檢，無法找到目標(biāo)人物；而使用老的邊緣盒子方式，一旦設(shè)置了較高閾值，不符合條件的數(shù)據(jù)就會被過濾掉，后續(xù)想要再次查找變得十分困難。

　　然而，存算一體的邊緣計算盒子卻能突破這一困境，它能夠?qū)⑺虚撝迪碌臄?shù)據(jù)都記錄下來。在事后查找過程中，當(dāng)95%的閾值無法找到目標(biāo)時，可以逐步降低閾值至85%、75%、65%等。

　　憑借強大的算力，即使在多攝像頭查找時因圖像質(zhì)量不佳、人臉不清楚等情況，也能快速定位目標(biāo)，極大地減少了數(shù)據(jù)篩選的工作量。

　　這種存算一體的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在安防領(lǐng)域，在工業(yè)生產(chǎn)、智能交通等眾多行業(yè)都有著廣闊的應(yīng)用前景。

　　在工業(yè)生產(chǎn)中，邊緣計算盒子帶存儲功能可以實時存儲生產(chǎn)設(shè)備運行過程中的各種數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的綜合分析，能夠提前預(yù)測設(shè)備故障，實現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，降低生產(chǎn)中斷的風(fēng)險，提高生產(chǎn)效率。

　　在智能交通領(lǐng)域，它可以整合道路上各個攝像頭采集的交通流量數(shù)據(jù)、車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)等，為交通管理部門提供更精準(zhǔn)的決策依據(jù)，優(yōu)化交通信號燈配時，緩解交通擁堵。

　　綜上所述，邊緣計算盒子帶存儲功能契合了當(dāng)下數(shù)據(jù)處理與分析的迫切需求，其獨特的數(shù)據(jù)處理邏輯與先進(jìn)的產(chǎn)品架構(gòu)，將為各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級注入強大動力。

　　視覺物聯(lián)聯(lián)合AIoT星圖研究院已經(jīng)啟動《2025邊緣計算市場調(diào)研報告》，將從技術(shù)發(fā)展與落地應(yīng)用等方面展開深度調(diào)研，揭示行業(yè)基本面，洞察競爭格局，為企業(yè)戰(zhàn)略制定、投資決策、市場拓展等提供結(jié)構(gòu)化的參考依據(jù)。

　　我們擬將調(diào)研更多深耕邊緣計算領(lǐng)域發(fā)展方向的企業(yè)，并從中總結(jié)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢，供其他企業(yè)參考，歡迎企業(yè)踴躍報名參加。