之前我写过一篇关于视频项目解决方案设计的“云、边、端”公式【视频项目的“云、边、端”公式】，个人感觉这套公式还是非常有用的，系统性地解决了项目过程中对组件、产品的选择，非常简单明了，总结来说，边缘网关解决的主要是几大问题：
- 协议对接问题；
- 算力问题；
- 带宽问题；
今天我们再单独将边缘计算网关拎出来讨论一下，看看边缘计算网关在选择的时候，还能有哪些在方案、成本上的选择；
边缘设备的作用
我们之前提到过，在设备与平台中间，能省去中间环节就要尽可能地省去中间环节，避免增加建设成本和运维成本，那么为什么在很多的情况下，我们的实际项目中，还是存在着大量的中间设备呢？
边缘设备的存在是有其刚需意义的：
- 很多的应用场景需要边缘设备，主要原因是：1.带宽问题；2.算力问题；
- 视频应用场景中，有很多的需要边缘计算网关，例如：高速公路、智慧园区、智慧校园、电力集控；
- 边缘网关设备必须具备边缘处理能力，流媒体能力、感知能力、分析能力；
软硬一体
软硬一体意味着简化了产品的形态，降低了运行和运维的成本，可能大家没了解到软硬一体的要义，就是以“量产的硬件成本+高度的可维护性+硬件功能辅助”的方式，带来低成本、高效、可控的项目效果，在过去，我们接触了几种软硬一体的边缘设备：
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软件定义摄像机：虽然软件定义的摄像机名称上是摄像机，实际功能上是将摄像机的配置增加，让摄像机在具备摄像机功能的同事，还能富余大部分的计算能力，用于边缘计算，目前很多厂家（例如华为）已经在软件定义摄像机这一块进行拓展；
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边缘计算：硬件+软件+算法，主要功能就是将视频分析的算法部分放到边缘网关，节省带宽和流量消耗，将计算和识别的结果上传到云端，达到边缘数据边缘计算的目标：
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上云网关：我们认为的上云网关纯粹是为了解决设备上云问题的网关设备，例如EasyNTS上云网关，其组网穿透功能，不仅在视频行业，在诸多行业都能应用：
应用的场景
边缘网关的典型应用
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高速公路视频上云
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车载监控
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智慧园区
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智慧城市
智能视频边缘网关
智能视频边缘网关是在原有视频接入能力的基础上，创新性地融入了深度学习AI能力，提供云边端一体的视频接入和算法容器。支持算法模型从云端下发，在边缘和设备端做推理。这样，哪怕一个很普通的摄像头，也能够很轻松的拥有AI能力。
视频智能网关不仅为泛视频行业的数字化和智能化转型提供了更便捷的云服务，同时也为拓宽视频应用提供了更广阔的想象空间。
视频智能网关还能开放深度学习云边协同能力，形成了视频数据接入、调度，算法模型下发、算法容器、边缘推理、结果上云的闭环，打通从数据、模型、到应用的全链路，对无论是算法厂家、AI创业团队还是解决方案商来说，都提供了更为高效的解决方案。
举例来说，常规的智能视频服务商，能为视频提供的智能识别目标有限，而客户如果需要添加新的目标，则需要一个漫长的过程才能实现应用落地。通过视频智能网关服务，再加上AI能力，就能缩减这个过程，完成新目标的识别。
- 车载物联；
- 4G/5G工业物联；
- 安全分析与行为分析；
视频网关EasyNVR
- 流媒体接入；
- 录像存储；
- 流媒体输出；
- 国标级联；
- 设备组网上云；
- 视频分析；
- 感知物联；
- 集中管理；
上云网关EasyNTS
- 端口上云；
- 远程运维；
- 文件传输；
- 视频推流；
结尾
我们后面还会在细节上单独讨论类似于“上云网关”、“边缘计算网关”、“视频网关”、“软硬一体”的概念和区别，为大家提供更多的产品和研发上的思路；