近日，視覺物聯在《2025邊緣計算市場調研報告》企業走訪中發現，越來越多的企業認為，未來邊緣計算盒子具備存儲功能將成為發展趨勢。

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

事實上，盡管二者本質上都致力于解決海量存儲與有效數據篩選的難題，但在數據處理邏輯與產品架構上存在顯著差異。

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

以安防監控場景為例，在一個大型商場中，多個攝像頭同時工作產生海量視頻數據，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，數據之間缺乏內在聯系，難以實現對目標的全面追蹤與分析。

在產品架構方面，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。

傳統的邊緣端設備往往只有在觸發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，不符合條件的數據就會被過濾掉，后續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據都記錄下來。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，極大地減少了數據篩選的工作量。

這種存算一體的優勢不僅體現在安防領域，在工業生產、智能交通等眾多行業都有著廣闊的應用前景。

在工業生產中，邊緣計算盒子帶存儲功能可以實時存儲生產設備運行過程中的各種數據，通過對這些數據的綜合分析，能夠提前預測設備故障，實現預防性維護，降低生產中斷的風險，提高生產效率。

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據、車輛行駛軌跡數據等，為交通管理部門提供更精準的決策依據，優化交通信號燈配時，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據處理與分析的迫切需求，其獨特的數據處理邏輯與先進的產品架構，將為各行業的數字化轉型與智能化升級注入強大動力。

視覺物聯聯合AIoT星圖研究院已經啟動《2025邊緣計算市場調研報告》，將從技術發展與落地應用等方面展開深度調研，揭示行業基本面，洞察競爭格局，為企業戰略制定、投資決策、市場拓展等提供結構化的參考依據。

我們擬將調研更多深耕邊緣計算領域發展方向的企業，并從中總結行業發展現狀以及未來發展趨勢，供其他企業參考，歡迎企業踴躍報名參加。