车路协同 ， 车联网的场景正是促进边缘计算兴盛的一大驱动力 ， 比如激光雷达会将路边的灯杆或充电箱误判为一个人 ， 这时需要辅助摄像头来确定信息 ， 单车需要将多元信息整合 ， 但单车的计算能力有限 ， 如果将这些数据放到集约的云上去做 ， 来回的延迟 ， 会导致安全风险 ， 因此需要尽可能在边缘侧解决这一问题 。
【边缘计算新基建高端对话｜边缘计算：你的数据还好么？】一旦交通行业确定了统一的标准 ， 车路协同体系就可以运转起来 ， 大规模推广也最为便利 ， 边缘计算的市场空间会快速提升 。同样 ， 迈向智能制造过程中 ， 制造行业无论是对数据进行处理 ， 还是引入人工智能技术等等 ， 都需要引入边缘计算 。
在这样的趋势下 ， 除了强调边缘的标准的规范、管理接口 ， 用软件和硬件协同联动的解决方案来高效管理数据更加重要 。
程津辉表示 ， 比如更偏AI领域的自动驾驶 ， 通过边缘数据中心搜集的数据在进行机器学习后 ， 最后到云端 ， 除了数据归档 ， 可能还会有总体汇总以及更进一步的算法优化和更新 。
希捷的重点是通过技术创新 ， 让不同位置的数据产生相应的价值 ， 比如在边路协同研发中 ， 假设每辆无人驾驶汽车上装配有20个以上的传感器 ， 这样 ， 每辆车每天可以记录多达150TB的海量数据 ， 用户需要将这些数据快速传到云数据中心去做机器学习和分析 ， 要消耗大量时间与带宽 。
希捷推出的边缘数据移动的解决方案Lyve系列 ， 就帮助客户以比较简单、高效、安全的方式把大量数据以一种离线的方式进行移动 ， 这样相对于传统云来说 ， 成本更低一些 。
可信存储无忧数据
无论是智慧交通中的自动驾驶、车路协同 ， 还是制造行业的智能生产等场景 ， 都需要安全的对数据数据的采集、存储、分析、处理 。在王峰看来 ， 防泄漏和完整性对于存储尤为需要 ， 可信存储 ， 无忧数据就是成为方案选择的基本准则 。
相对来说 ， 硬盘加密是用户所熟知的 ， 在程津辉看来 ， 应用加密也是同样重要 ， 从硬盘的创新再到软硬件的协同开发 ， 再到系统数据结构的支持 ， 希捷在加密和数据安全方面持续创新 。
比如最近希捷推出的ExosCORVAULT高密存储系统 ， 除了高性能之外就具备加密功能 ， 以简化数据管理以及宏观边缘和数据中心环境中的人为干预 ， 另外 ， Lyve系列解决方案也是如此 ， LyveMobileArray ， 这款专为边缘存储应用设计的便携解决方案 ， 在单个阵列中 ， 具备可上锁的坚固传输外壳以及行业标准的AES256位硬件加密和密钥管理 ， 可为用户数据提供出色的传输便利性和安全性 。
结束语：
5G加持 ， 边缘计算获得空前关注 ， 已经成为了建设新型信息化基础设施的重要抓手；反过来说 ， 边缘计算的普及 ， 也为5G的更深入落地 ， 提供了广阔的实践空间 ， 整个边缘计算行业的长期繁荣 ， 需要业内外同仁和伙伴之间持续的开放与合作 。

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