边缘计算设备种类有哪些，如何选择适合自己的边缘计算设备？

边缘计算设备种类繁多，常见的有以下几类：

智能传感器：通常内置智能芯片和边缘计算模块，不仅能实时或定时采集设备、环境等的状态信息，还可就地对数据进行归类、分析、封装，减少数据上传后再计算分析的时间和资源消耗，广泛应用于工业、环境监测、医疗等领域。

可编程逻辑控制器（PLC）：本质是一台具备编程、运算、控制、输出等能力的智能电脑，专门为工业生产需求进行了适应性融合设计。它能实时采集生产线上各种设备的运行状态数据，并对这些数据进行快速处理和分析，进而精准控制设备的运行，实现生产过程的自动化和智能化。

边缘计算盒子（AI BOX）：是一种部署在数据源附近的小型智能设备，通常包括计算、存储、网络和安全等功能，可用于处理和分析物联网设备生成的数据，并将处理结果传输到云端或其他地方。其内置的高效处理器和存储功能，可以快速处理大量数据，提高数据处理速度、降低延迟和增强安全性。

边缘智能路由器：集成了有线 / 4G 全网通联网方式、高速路由、WIFI 支持、本地存储、设备监测及前端设备控制等多种功能，拥有丰富的行业接口和应用功能接口，能够支持对复杂功能的边缘设备进行一站式接入，有效提高数据通信的集中化水平和效率。

ICT 融合网关：融合了信息、通信和技术，具备先进的设备接入能力、数据采集能力、边缘计算能力、5G/4G / 有线等综合通信传输能力等，能够实现对物联网系统的大范围、多设备的数据交互和全程控制。

边缘服务器：是一种小型、高性能的服务器，用于处理本地数据，支持高并发数据处理，适合搭配边缘云，可在数据中心边缘、远程分支办公等场景使用。

工业网关：主要用于连接不同类型的传感器和设备，进行数据预处理和传输，在工业自动化等场景中发挥着重要作用。

微控制器：用于低功耗、小型设备的控制和数据处理，具有体积小、成本低、功耗低等特点。

FPGA（现场可编程门阵列）：是一种可编程逻辑器件，适用于需要高度定制化计算任务的场景，可根据具体需求进行编程配置，实现不同的计算功能。

智能摄像头：除了具备传统的视频拍摄功能外，还集成了边缘计算能力，可在本地对视频数据进行分析处理，如人脸识别、行为分析等，广泛应用于安防监控、智慧城市等领域。

选择适合自己的边缘计算设备需要综合考虑多个因素，以下是一些关键的考量点：

明确应用场景：

环境因素：需明确边缘计算设备的部署环境，如工业现场环境较为恶劣，可能需要设备具备防尘、防水、宽温运行等特性，防护等级达到 IP30 以上，能在 - 40℃至 85℃的温度范围内稳定工作。

实时性要求：对于如自动驾驶、机械臂协同控制等实时性要求极高的场景，控制指令传输延迟应≤10ms，数据采集周期需可调至 5ms 级，这就需要选择搭载硬件级时间敏感网络技术和实时操作系统的设备。

评估数据处理需求：

数据量与类型：根据所需处理的数据量大小和数据类型来选择设备。处理大量高清视频流的数据，如智能安防中的人脸识别、行为分析等，需要设备具备强大的计算能力，可选择具有高性能 CPU、GPU 的边缘计算盒子或边缘服务器。如果只是处理少量传感器数据，如环境监测中的温度、湿度数据，智能传感器或入门级的边缘计算网关即可满足需求。

处理能力：考察设备的 CPU、GPU（如适用）、内存及存储配置。对于需要运行复杂 AI 算法的场景，如医疗影像的病灶检测，需要设备具备较高的算力，如英伟达的 Orin AGX 系列，算力可达 275TOPS。同时，关注设备是否支持并行处理或虚拟化技术，以提升资源利用率。

考虑网络连接能力：

接入方式：选择支持多种网络接入方式的设备，如 Wi-Fi、4G/5G、以太网等，以应对不同的网络环境。在网络基础设施薄弱的偏远地区，可能需要设备支持 4G/5G 全网通，确保数据能够稳定传输。

协议支持：确保设备支持多种工业标准协议和开放 API，如 Modbus、OPC UA、MQTT 等，以便与不同厂商的设备进行无缝对接。在工业自动化场景中，设备需要支持西门子 S7、罗克韦尔 PCCC 等主流 PLC 协议，以及 Modbus RTU/TCP、CANopen 等老设备通信协议。

关注安全性：

加密与认证：设备应支持数据加密传输，如采用 IPSEC/DTLS 加密隧道，同时具备设备身份认证及访问控制机制，防止数据泄露和非法访问。在医疗保健领域，患者的个人健康数据需要在边缘设备上进行加密处理，确保数据安全。

防火墙与入侵检测：内置防火墙和入侵检测系统，能够及时发现并阻止潜在的安全威胁。对于工业场景中的边缘计算设备，需要具备强大的安全防护能力，以抵御来自网络的攻击。

考量可扩展性与兼容性：

接口扩展性：设备应具备丰富的接口，如 USB、HDMI、CAN 总线、RS232 或 RS485 等，以便连接各种传感器、执行器和其他设备。对于需要扩展功能的场景，如增加 AI 加速卡或 5G 模组，设备应支持 PCIe 插槽等扩展接口。

模块化设计：选择具有模块化设计的设备，这样可以根据实际需求灵活增减功能模块，适应未来业务的扩展。例如，一些边缘计算网关可以通过添加不同的协议模块，实现对更多设备的接入和管理。

评估成本效益：

初期投资：综合考虑设备的购置成本、安装部署费用及可能的定制化开发成本。对于一些预算有限的小型企业或个人用户，可以选择价格较为低廉的即插即用型边缘计算设备，如网心云的 OEA lite。

运营成本：评估设备的能耗、维护成本及升级换代周期。一些高性能的边缘计算设备虽然算力强大，但能耗也相对较高，需要综合考虑长期的运营成本。同时，选择易于维护和升级的设备，可以降低维护成本和停机时间。

关注设备的稳定性与可靠性：

质量与测试：选择经过严格质量控制和可靠性测试的产品，确保设备在恶劣环境下能够稳定运行。例如，工业级的边缘计算设备通常需要通过 EMC 等级测试、抗震测试等，其平均无故障时间（MTBF）应大于 10 万小时。

厂商支持：选择具有良好口碑和技术支持能力的厂商，以便在设备出现故障或需要升级时能够及时获得帮助。厂商应能够提供定期的安全更新和技术支持服务，确保设备的长期稳定运行。