自动驾驶汽车每秒产生数GB的激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多模态数据。车联网需要实时进行车辆状态、交通信息、导航数据的处理和交互。
车载数据存储与处理： 边缘数据库在车载端存储和处理海量传感器数据，用于环境感知、路径规划和决策。
本地路径规划与避障： 结合实时交通数据和车辆自身传感器数据，进行本地化的路径规划和障碍物识别，提供即时响应。
车队管理与协同： 车辆之间、车辆与路边单元（RSU）之间通过边缘数据库进行数据交换，实现协同驾驶、交通流优化。
预测性维护： 监测车辆部件磨损数据，预判维护需求。
3. 智慧城市与公共安全
摄像头、传感器、环境监测设备在智慧城市中无处不在，产生大量 塞内加尔电话号码库 视频流、环境数据、人员流动数据。
智能视频分析： 边缘数据库在摄像头附近实时处理视频流，进行人脸识别、行为分析、异常事件检测（如跌倒、打架），无需将所有视频上传到中心云。
环境监测与预警： 实时收集空气质量、水质、噪音等数据，进行超标预警和趋势分析。
智能交通管理： 实时汇集交通流量、路况信息，优化信号灯配时，缓解交通拥堵。
4. 零售与物流
智能门店管理： 边缘数据库收集店内客流、商品库存、销售数据，实时分析顾客行为、商品热度，优化商品陈列和促销策略。
供应链优化： 实时追踪物流信息，监测货物状态，进行路径优化和风险预警。
无人零售： 边缘计算支持商品的自动识别、结算，提供流畅的购物体验。