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也能夠實現(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系。這種耦合關系使得數(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行關聯(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行，數(shù)據(jù)之間缺乏內(nèi)在聯(lián)系，難以實現(xiàn)對目標的全面追蹤與分析。

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

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

　　例如，在尋找特定人員時，如果將識別閾值設置得過高，如95%，可能會導致漏檢，無法找到目標人物；而使用老的邊緣盒子方式，一旦設置了較高閾值，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，它能夠將所有閾值下的數(shù)據(jù)都記錄下來。在事后查找過程中，當95%的閾值無法找到目標時，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，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，能夠提前預測設備故障，實現(xiàn)預防性維護，降低生產(chǎn)中斷的風險，提高生產(chǎn)效率。

　　在智能交通領域，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)處理邏輯與先進的產(chǎn)品架構，將為各行業(yè)的數(shù)字化轉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》，將從技術發(fā)展與落地應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、市場拓展等提供結構化的參考依據(jù)。

　　我們擬將調(diào)研更多深耕邊緣計算領域發(fā)展方向的企業(yè)，并從中總結行業(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。