边缘计算行业研究报告
边缘计算现状及三大技术路线(2022)
边缘计算现状及三大技术路线（2022）由于MEC 技术横跨 OT、IT、CT 多个领域，涉及网络连接、数据聚合，以及芯片、传感、行业应用等多个方面。
为了能够更好地满足不同行业的业务需求，需要各领域更加开放合作、联合创新、共同推进 MEC 的产业成熟。
为此，中国电信将依托 MEC 技术创新联盟，统筹开展 MEC 产业推进工作，将以真正商用落地为目标，重点开展MEC 相关场景需求挖掘、关键技术联合突破、网络能力统一开放、业务能力合作创新、解决方案集成验证、创新孵化试点等工作。
（一）运营商 MEC 发展规划为了更好地满足业务实时响应、一体化交付实施的需求，中国联通建立了全国统筹调度机制；成立 1 个 MEC 业务运营中心、N个创新业务孵化基地、X 个省分专项拓展组，全力推进全国 MEC 边缘云节点规划、建设、运维、运营及 MEC 业务拓展的工作；持续向三个方向发力：1）生态构建方面，构建边缘应用商店生态，搭建“中国联通 MEC 生态实验室”，提供 MEC 试验床节点，搭建端到端网络环境、提供产品调测、产品入库上架、产品全国推广和运营支撑等服务。
2）部署架构方面，中国联通 MEC 边缘云以全网中心节点、区域中心/省会节点、本地核心/边缘节点三层架构部署；中心节点（MEAO）对接云网融合门户、运营平台、生态开放平台，完成联通全网边缘业务应用的编排和管理；省级节点负责区域内所有边缘节点 ME_ICT- IaaS 虚拟化资源管理、监控、调度、运维，MEP 接入协同平台；边缘节点部署 ME_ICT-IaaS、MEP、ME- VAS，承载客户的具体业务应用。
3）业务部署方面，主要采用四种模式分流，包含：共享+平台共享型部署模式，分流专享+平台专享型部署模式，分流共享+平台专享型部署模式，平台下沉（DP）部署模式；未来将持续基于 ETSI 和 3GPP 标准增强，开放边缘能力，深抓IT、CT 和 OT 深度融合、促进云网边端业协同，持续推动布局级节点统筹规划，现场级节点按需建设，支撑智能制造、智能港口、智能教育、智能医疗等各类 2B 业务，以及云游戏、VR/AR 应用等各类 2C 业务，促进与实体经济深度融合，加速推动 5G 行业应用由示范走向真正的商业。
边缘计算研究报告
華辰資本CELESTIAL CAPITAL专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。
2018年，在中国经济周期、产业周期、资本周期与政治周期四重叠加的特殊时期，本着“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”的愿景，华辰资本（“华辰”）应运而生，致力成为中国最专业的创新型投资机构。
华辰资本总部位于中国最具发展活力与科技创新的深圳，专注于包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等新一代信息技术领域，通过扎实的体系化产业研究与理解能力，以产业研究、投资银行、战略咨询、产业基金等模式，为新一代信息技术企业提供企业融资、战略视野、市场协同，价值管理、供应链管理、资源整合等产业赋能。
新一代信息技术产业研究产业上游半导体器件1.半导体2.射频3.传感器通信器件4.无线模块5.光纤光缆6.光模块7.基站天线产业中游通信网络8.核心网网规网优及解决方案9.SDN/NFV解决方案10.网规网优产业下游通信应用11.5G通信12.卫星通信13.运营商14.室内分布技术应用15.云计算16.大数据17.人工智能18.边缘计算19.区块链20.AR/VR21.网络安全行业应用22.物联网23.智慧城市24.工业互联网25.车联网26.自动驾驶27.智能终端目录一、产业分析 (04)◼基本概况◼参考架构◼主要特点◼关键技术◼云计算VS. 边缘计算◼发展历程◼产业构成◼应用场景◼演进趋势二、市场分析 (16)◼市场规模◼竞争格局三、企业分析 (20)◼亚马逊AWS Greengrass◼华为OceanConnect◼网宿科技一、产业分析图1 边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁资料来源：ECC 、AII 、Open Automation Software、华辰资本整理基本概况1.定义：边缘计算（Edge Computing）是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台。
通信行业研究周报：边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合
边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合通信行业1、智能制造周专题：边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合信息化：数字化工业软件系统是核心，定制化国产软件竞争格局强化数字化工业软件系统是制造业信息化的核心，在研发设计、生产调度和过程控制、业务管理的细分领域，标准化的软件并不能适应工业制造领域分散的特点。
在国内市场，技术换代、快速响应的的国产定制化软件市占率不断提高，相较国际厂商标准化软件具备本土优势。
制造转型：设计和服务两大方向，提高技术换代效率和快速响应能力是关键设计和服务是新智能制造转型的两大方向，传统设计制造的串行模式在当今激烈竞争的市场环境中缺乏灵活性、效率不高，无法对技术更新换代和客户需求做出快速响应。
设计和服务作为现代制造业“微笑曲线”的两端，附加值最高，因此新一轮工业革命下制造业转型升级的两大主要方向是个性化的设计和差异化的服务。
软硬件：全球智能制造产业升级，新兴技术为制造信息化保驾护航在整个工业软硬件领域，全球范围内制造业“智能制造”的产业升级下，提高企业数据处理效率的边缘计算、促使企业多业务交互的智能制造集成技术应运而生、帮助企业智能化决策的数字孪生，催生新的产业体系来助力制造业产业升级。
相关受益标的包括边缘计算：紫光股份、星网锐捷；智能集成：中控技术、赛意信息、汉德信息等；数字孪生：能科股份等。
2、本周投资逻辑及相关标的2.1、短期低估值、业绩确定性的行业龙头仍然是市场关注重点，关注TCL科技、中国联通、航天信息、金卡智能等，受益标的包括中天科技、爱施德等。
2.2、长期标的及观点：1）国内公募REITs试点推进重点关注光环新网、沙钢股份（钢铁行业联合覆盖）等自有数据中心物业资产的估值提升。
2）受益于5G承载网建设，业绩稳健，估值提升：紫光股份评级及分析师信息行业评级：推荐行业走势图[Table_Author]分析师：宋辉邮箱：*****************.cnSAC NO：S1120519080003分析师：孙远峰SAC NO：S1120519080005TCL科技华西通信&电子联合覆盖分析师：刘菁SAC NO：S1120519110001金卡智能华西通信&机械联合覆盖分析师：刘泽晶SAC NO：S1120520020002紫光股份航天信息华西通信&计算机联合覆盖分析师：杨睿SAC NO：S11205200500032中恒电气华西通信&电气设备联合覆盖海格通信华西通信&军工联合覆盖沙钢股份华西通信&钢铁联合覆盖分析师：柳珏廷邮箱：***************.cnSAC NO：S1120119060016-4%4%12%21%29%37%2019/082019/112020/022020/052020/08通信沪深300证券研究报告|行业研究周报仅供机构投资者使用证券研究报告|行业研究周报（计算机行业联合覆盖）、烽火通信等；3）受益于流量拉动，持续稳健成长：亿联网络、光环新网、天孚通信、星网锐捷等；4）低估值，基本面持续同比或环比改善：航天信息（计算机行业联合）、海格通信、金卡智能（机械行业联合覆盖）、TCL科技（电子行业联合覆盖）等。
工业边缘计算网关市场调研报告-主要企业、市场规模、份额及发展趋势
工业边缘计算网关市场报告主要研究：工业边缘计算网关市场规模：产能、产量、销售、产值、价格、成本、利润等工业边缘计算网关行业竞争分析：原材料、市场应用、产品种类、市场需求、市场供给，下游市场分析、供应链分析、主要企业情况、市场份额、并购、扩张等工业边缘计算网关是一种具备边缘计算能力的物联网设备，主要用于工业环境下的数据处理和通信。
工业边缘计算网关通过在数据产生的地方即工业现场进行数据的处理和分析，可以减少数据传输到云端带来的延时和网络负担。
它配备多种通信接口，如以太网口、串口、DI/DO口等，使其能够连接和控制各种工业设备和传感器。
这使得工业边缘计算网关适用于智能制造、智慧能源、智慧交通等多个领域。
2023年全球工业边缘计算网关市场规模大约为67亿元（人民币），预计2030年将达到118亿元，2024-2030期间年复合增长率（CAGR）为8.7%。
全球工业边缘计算网关（Industrial Edge Computing Gateway）主要厂商分布在中日和欧美地区，核心厂商有DELL、HPE、Cisco、华为等，前四大厂商占有全球大约35%的份额。
北美地区是最大的市场，占有大约32%份额，之后是欧洲和中国，分别占有27%和21%的市场份额。
就产品类型而言，嵌入式是最大的细分，占有大约57%的份额，同时就应用领域来说，工业边缘计算网关主要应用于制造业，该领域市场份额占比约46%。
（Win Market Research）辰宇信息报告分析工业边缘计算网关行业竞争格局，包括全球市场主要厂商竞争格局和中国本土市场主要厂商竞争格局，重点分析全球主要厂商工业边缘计算网关产能、销量、收入、价格和市场份额，全球工业边缘计算网关产地分布情况、中国工业边缘计算网关进出口情况以及行业并购情况等。
针对工业边缘计算网关行业产品分类、应用、行业政策、产业链、生产模式、销售模式、行业发展有利因素、不利因素和进入壁垒也做了详细分析。
云计算产业调研报告
云计算产业调研报告在当今数字化快速发展的时代，云计算已经成为推动各行各业创新和变革的重要力量。
为了深入了解云计算产业的现状、发展趋势以及面临的挑战，我们进行了此次调研。
一、云计算产业的定义与分类云计算，简单来说，就是将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。
目前，云计算主要分为以下三类：1、 IaaS（基础设施即服务）：提供服务器、存储和网络等基础设施服务。
2、 PaaS（平台即服务）：提供平台服务，如操作系统、数据库和中间件等。
3、 SaaS（软件即服务）：提供各种应用软件服务，如办公软件、客户关系管理系统等。
二、云计算产业的发展现状近年来，云计算产业呈现出迅猛发展的态势。
据相关数据显示，全球云计算市场规模持续增长，众多企业纷纷将业务迁移到云端。
在国内，云计算市场也保持着高速增长。
各大互联网巨头纷纷加大在云计算领域的投入，不断提升技术实力和服务质量。
同时，越来越多的传统企业也开始认识到云计算的优势，积极采用云计算技术来推动数字化转型。
从应用领域来看，云计算在电子商务、金融、医疗、教育等行业得到广泛应用。
例如，电子商务企业利用云计算实现弹性扩展，应对高峰流量；金融机构借助云计算提升数据处理能力和风险防控水平；医疗机构通过云计算实现医疗数据的存储和共享，提高医疗服务效率。
三、云计算产业的优势1、降低成本企业无需投入大量资金购买硬件设备和建设数据中心，只需按需购买云服务，大大降低了前期投入和运营成本。
2、灵活性和可扩展性云计算能够根据业务需求快速调整计算资源，实现灵活扩展或收缩，满足企业业务的动态变化。
3、高可靠性和安全性云服务提供商通常具备强大的技术实力和安全保障措施，能够提供比企业自建系统更高的可靠性和安全性。
4、创新驱动云计算为企业提供了丰富的技术和工具，有助于企业加速创新，推出新的产品和服务。
四、云计算产业面临的挑战1、数据隐私和安全问题由于数据存储在云端，数据的隐私和安全成为用户关注的焦点。
5G+MEC边缘计算服务及CPE无线局域网项目可行性研究报告
XXX5G+MEC边缘计算服务及CPE无线局域网项目可行性研究报告目录一、项目背景 (3)二、项目建设的必要性和意义 (3)2.1 项目建设的必要性 (3)2.2 项目建设的意义 (4)三、项目建设可行性分析 (4)四、项目建设内容 (5)4.1建设目标 (5)4.2项目主要内容 (6)4.3技术标准 (10)五、进度计划 (10)六、费用估算 (11)七、项目招标方案 (11)八、效益分析 (11)8.1 经济效益 (11)8.2 社会效益 (12)九、风险分析 (12)十、结论 (12)一、项目背景近年来，第五代移动通信系统5G已经成为国家信息化建设和讨论的热点。
5G的发展主要有两个驱动力。
一方面以长期演进技术为代表的第四代移动通信系统4G已全面商用，对下一代技术的讨论提上日程；另一方面，移动数据的需求爆炸式增长，现有移动通信系统难以满足未来需求，急需研发新一代5G系统。
随着5G网络的发展，5G应用被广泛深入，XXX对于智能制造5G+MEC边缘计算服务的需求越来越多，对于办公楼等区域采用CPE无线局域网上网的要求越来越高。
目前XXX无线网络为各自私接路由器，无线信道相互干扰，无法满足无缝漫游等功能。
由于没有集中共享管理，一方面造成了极大的浪费，上网体验不好，另一方面管理较为混乱。
为了解决目前存在的问题，我们采用CPE无线局域网模式进行无线覆盖，保证员工一次登录、自动漫游的高速上网体验。
项目建成后，将保障XXX的各类信息化系统（如ERP、OA、MES等）的稳定运行，并为XXX后续的信息化建设打下基础。
二、项目建设的必要性和意义2.1 项目建设的必要性1、中共中央政治局2020年2月19日召开会议，提出加快工业互联网发展。
2、工信部2020年2月22日召开加快推进5G发展、做好信息通信业复工复产复产工作电视电话会议，强调要加快5G商用步伐，加快推动“5G+工业互联网”融合应用。
3、2020年12月28日召开的全国工业和信息化工作会议指出“十三五”期间，我国已建成全球规模最大的光纤和4G网络，5G产业整体实力跻身全球高端。
云计算行业的发展趋势及市场调研报告
云计算行业的发展趋势及市场调研报告随着科技的不断进步和信息技术的广泛应用，云计算行业正迅猛发展。
云计算作为一种基于互联网的计算方式和商业模式，已经成为信息技术领域的重要发展趋势。
本文将对云计算行业的发展趋势进行深入研究，并结合市场调研数据，综合分析云计算行业的现状和未来发展趋势。
一、云计算行业的发展背景随着互联网的快速发展和移动互联技术的普及，大量的数据被产生和存储，对计算能力和存储需求提出了巨大的挑战。
传统的计算模式已经无法满足这些需求，云计算作为一种新的计算模式，应运而生。
云计算通过资源的虚拟化和集中化管理，将计算、存储和应用分离，提供了更灵活、高效和可扩展的计算模式，极大地满足了用户的需求。
二、云计算行业的发展趋势1.大数据趋势的影响随着大数据技术的发展和应用，云计算行业将进一步受益。
大数据需要巨大的计算和存储能力来处理和分析海量数据，云计算提供了强大的计算和存储资源，能够满足大数据处理的需求。
2.人工智能技术的崛起人工智能技术在云计算行业的应用也将成为未来的发展趋势。
人工智能需要大量的计算资源和算法模型训练，云计算提供了强大的计算能力和分布式存储，为人工智能技术的发展提供了基础。
3.边缘计算的兴起随着物联网技术的广泛应用，边缘计算作为一种新的计算模式正在兴起。
边缘计算将计算和存储资源放置在物联网设备附近，能够更快速地处理和响应数据，降低了数据传输延迟。
云计算和边缘计算相互协作，将进一步提升计算能力和资源利用效率。
4.多云环境的推进为了满足用户对数据安全、性能需求的不断提升，多云环境将逐渐得到推进。
多云环境意味着企业可以通过将数据和应用分布在多个云平台上来实现高可用性、弹性扩展等特性。
云计算行业将提供更多种类和规模的云服务，满足不同用户的需求。
三、市场调研报告根据市场调研数据显示，云计算行业正在经历快速发展的阶段。
以下是一些市场调研数据的摘要：1.预计云计算市场规模将继续扩大。
根据市场研究公司的数据显示，全球云计算市场在未来几年内将持续增长，预计到2025年将达到数千亿美元。
边缘计算AI行研
边缘计算与AI的结合——边缘智能（边缘AI）行业研究1边缘智能的定义边缘智能，简单来说，就是边缘计算+AI，是人工智能与边缘计算相结合的一种技术。
随着万物互联时代的到来，边缘智能正逐渐成为一门新的科学。
边缘计算被定义为“一种新的计算方式，这种模式将计算与存储资源部署在更贴近移动设备或传感器的网络边缘”，其核心在于“贴近”终端，因此在实时、快速响应是边缘计算产生的核心痛点所在。
带宽、延迟与抖动等不稳定因素都更易于控制和改进。
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
AI与边缘计算的结合，是物联网发展的一个必然趋势。
2边缘智能的本质边缘计算+AI的应用，其本质在于人工智能可以让云计算+边缘计算的协同合作机制发挥最大效率。
简单来说，既要实现边缘端不用实时的和中心脑库进行协同，又要实现边缘接受云计算平台的高效控制，就需要一个高效运转的分布式协调机制和决策模型，而这一步通常由人工智能来完成。
3万物智联——网络的发展趋势人类科技的发展的加速度在最近的20多年里不断提高，目前，我们已经从互联网时代进入了物联网时代，人类预见了万物互联的前景。
随着物联网时代的到来，到2020年将有500亿个终端联网，未来如果这些巨量的网络节点所抓取的数据，都需要上传云端进行智能处理或者深度学习，对网络带宽、大功耗、传输安全、数据延时等提出巨大的挑战，甚至是不可能的任务。
“边缘计算”给出了这个难题的解决方案。
边缘计算具有以下优点：（1）低功耗；（2）低时延；（3）数据安全，保护隐私；（4）支持本地交互；（5）自主独立运行。
但物联网的快速发展导致了仅仅靠边缘计算解决不了遇到的所有问题。
物联网提出了更高的需求：1）多种连接和数据移动性。
边缘技术可以在受限或需要断断续续连接至云端以完成计算，存储，备份和分析等工作。
2）需要实时决策。
边缘使用案例通常需要立即处理数据，例如，用于自动驾驶汽车或自动拣选机器。
基于移动边缘计算的车联网关键技术研究
基于移动边缘计算的车联网关键技术研究随着物联网技术的快速发展，车联网正在成为汽车行业的新兴领域。
而移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐被应用于车联网系统中。
本文将重点研究基于移动边缘计算的车联网关键技术，并分析其优势和挑战。
一、移动边缘计算与车联网的关系移动边缘计算是一种将计算任务从云端下沉到靠近边缘设备的计算模式。
它通过在边缘设备上部署处理器、存储器和网络资源，将数据处理和计算任务尽量放在离用户和终端设备更近的地方。
而车联网是指通过车辆之间的通信，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的数据交互和信息共享的网络系统。
移动边缘计算可以为车联网系统提供更快速、安全和可靠的数据处理和计算能力，从而实现更好的车辆间通信和服务。
二、基于移动边缘计算的车联网关键技术1. 边缘设备和边缘服务器在基于移动边缘计算的车联网系统中，边缘设备是指车辆和其他可以收集和传输数据的终端设备，如智能手机、传感器等。
边缘服务器是指在车辆附近设置的计算和存储设备，用于处理和存储边缘设备采集的数据。
边缘设备和边缘服务器之间的协同工作是实现车联网的关键。
2. 数据存储和处理基于移动边缘计算的车联网系统需要能够实时处理和存储大量的数据。
对于车联网而言，数据的实时性和准确性至关重要。
因此，需要设计高效的数据存储和处理机制，以满足车联网系统对数据的即时响应和分析需求。
3. 网络通信和安全车联网系统中存在大量的数据交换和通信，因此网络通信和安全是关键技术之一。
基于移动边缘计算的车联网系统需要建立稳定可靠的通信链路，并对数据进行加密和认证，以保证数据的安全性和完整性。
4. 实时决策和智能交互基于移动边缘计算的车联网系统需要实时获取和分析数据，并根据分析结果做出智能决策。
实时决策和智能交互是提高车辆安全性和用户体验的关键。
通过边缘设备上的智能算法和决策模型，可以实现车辆之间的智能交互和协同。
三、基于移动边缘计算的车联网技术的优势1. 低延迟基于移动边缘计算的车联网系统将数据处理任务下沉到边缘设备和边缘服务器，减少了数据传输的延迟。
5G边缘计算与算力网络研究报告
5G边缘计算与算力网络研究报告5G ：新基建的龙头mMTC超大规模机器连接URLLC超可靠超低时延通信eMBB增强的移动宽带~Gbits 速率~百万连接/平方公里~ms 时延移动互联网物联网车联网/工业互联网网络切片边缘计算超清视频政府工作报告：发展新一代信息网络，拓展5G 应用中央政治局：强调推动5G 网络、工业互联网等加快发展中央政治局召开会议强调要积极扩大有效需求，促进消费回补和潜力释放，发挥好有效投资关键作用，加快5G 网络建设及工业互联网发展。
2020年2月加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G 应用，建设充电桩，推广新能源汽车，激发新消费需求、助力产业升级。
2020年5月5G 为什么需要MEC ？本地化：满足业务与数据的本地化处理和安全要求大带宽：减少大带宽视频业务对骨干网络资源的占用低时延：缩短端到端业务时延，满足业务需求MEC 发展动因垂直行业电信运营商云/互联网服务商MEC 服务玩家服务市场：80%的应用将面向企业用户，如工业互联网和无人驾驶连接对象：“人”→“物”，全球人联网数50亿，物联网数将达1000亿数据规模：数据量剧增，流量增长将是3G/4G 时代的几百倍MEC 助力5G玩家ICT 融合能力生态应用和能力一体化服务5G/4G网络边缘机房边缘分流云边协同网络能力开放边缘IaaS边缘aPaaS边缘服务治理MEP垂直应用B端垂直应用C端应用能力开放（AI/解码…）边缘应用商店生态一体化运营和运维用户边缘自助界面联通●●●●●●●●◑◑◑●●◑阿里○○○◑○◑●○○●●○○○百度○○○◑○◑●○○●●○○○腾讯○○○◑○◑●○○●●○○○徐工○○○○○○●○●○○○○○富士康○○○○○○●○●○○○○○陌陌○○○◑○○○○○●○○○○虎牙○○○◑○○○○○●○○○○运营商MEC优势：实现CT和IT在边缘的深度融合BAT拥有边缘aPaaS能力：阿里的ENS, 百度OTE, 腾讯TARS 一些头部行业企业也推出了自己的PaaS，如富士康的Fii、徐工的汉云等运营商云/互联网巨头行业头部企业中小型互联网运营商独有优势生态优势平台能力优势BAT缺乏ICT融合IaaS,难以承载CT内容网络及基础设施优势ICT运营优势联接CT计算IT应用能力/生态一体化服务5G n+ MEC ：发挥运营商资源优势，赋能垂直行业数字化转型中国联通MEC边缘云建设是发展5G2B/2C高价值业务的重要战略，是构建“云、管、边、端、业”一体化服务能力的关键ICT 融合生态构建一体化服务5G 边缘计算联接CT计算IT应用能力/生态一体化服务1个业务运营中心+10个业务孵化基地+100个行业应用+1000个边缘节点腾讯、网易等商飞、宝钢、三一重工等文远知行、中汽研等华山医院、大田三明医院等天津港、福建港、宁波港等广州公安局、新疆公安局等国家电网、霍州煤矿等天津港、福建港、宁波港等01 新媒体02智能制造03智慧交通04智慧医疗05 智慧港口06智感安防07电力能源08智慧教育创新产品孵化网络平台搭建边缘业务运营资本合作搭建行业生态建设商业模式构筑中国联通5G MEC 乘势起航，重点行业取得突破中国联通：构建以5G+MEC 为锚点的边缘云生态规划建设内容部署内容建设模式MEC 平台及产品平台能力打造集团统一建设，各省按需调用；各省的能力及产品需求上报集团创新产品孵化布局类部署省会城市、核心地市的重点DC （核心或汇聚机房）能力打造集团统筹，各省建设，打造重点城市+重点DC MEC 能力现场级部署现场级能力打造，聚焦工业、医疗、园区、车联等重点场景各省建设，按需启动⏹MEC 边缘云规划建设主要包括“MEC 平台及产品”、“布局类部署”、“现场级部署”三方面。
边缘计算综述
1.什么是边缘计算？在IIoT的背景下，“边缘”是指靠近数据源的计算基础设施，例如工业机器（例如风力涡轮机，磁共振（MR）扫描仪，海底防喷器）），工业控制器如SCADA系统和时间序列数据库汇总来自各种设备和传感器的数据。
这些设备通常远离云中可用的集中式计算。
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。
边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。
它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对实时业务、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
到目前为止，边缘计算的作用主要用于摄取，存储，过滤和发送数据到云系统。
然而，我们正处于一个时间点，这些计算系统正在包装更多的计算，存储和分析功能，以消耗并对机器位置的数据采取行动。
这种能力对于工业组织来说将是非常有价值的-这是不可或缺的。
2.这对工业带来的价值行业权威人士已经计算出，数以千计的连接事物会从不同的来源产生大量的数据。
根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。
IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。
管理咨询公司麦肯锡公司估计，到2025年，工业物联网（IIoT）将创造价值7.5万亿的市场规模。
工业物联网将思想和机器结合在一起，将人们与加速数字产业转型的机器数据相结合。
通过将大数据，高级分析和机器学习应用于运营，工业可以减少计划外停机时间，提高资产性能，降低维护成本，并为从机床数据中获取未开发价值的新业务模式开拓潜力。
过去几年来，工业组织已经开始将云计算融入业务，从大量数据中获取洞察力，帮助实现关键业务成果，包括减少意外停机，提高生产效率，降低能耗等。
云计算仍然通过工业物联网来实现新的性能水平发挥关键作用，因为它需要大量的计算能力来有效地管理来自机器的庞大数据量。
边缘计算技术在能源行业中的应用
边缘计算技术在能源行业中的应用随着能源需求的不断增长和能源系统的复杂性，能源行业正面临着诸多挑战。
为了应对这些挑战，并推动能源行业的创新发展，边缘计算技术逐渐成为了一种重要的解决方案。
边缘计算技术通过将计算和数据处理能力移到离用户和数据源更近的地方，以提供更快速、实时的决策和解决方案。
能源行业是一个庞大的系统，包括发电、传输、分配和消费等多个环节。
边缘计算技术可以在各个环节中发挥重要作用，如下所述：1. 智能电网管理：边缘计算技术可以通过将计算和决策能力下沉到本地发电站、变电站和智能电表等设备中，实现智能电网的实时监测和管理。
通过边缘计算的应用，能够有效地控制电网中的电力流动，实现对各个设备的优化调度，提高能源供应的可持续性和效率。
2. 节能监控和管理：边缘计算技术可以在能源消费设备中部署传感器和数据处理单元，实时监控能耗和节能潜力。
通过边缘计算的应用，能够对设备的能效进行实时评估，并提供相应的优化建议。
这种实时的节能监控和管理可以帮助能源企业和用户降低能源消耗，减少浪费，降低碳排放。
3. 风电和太阳能预测：边缘计算技术可以将天气数据和风机/太阳能板的实时数据进行处理和分析，实现对风电和太阳能发电的准确预测。
这种预测能力可以帮助电力公司和能源企业进行更好的能源调度和资源规划，提高可再生能源的利用率。
4. 智能能源储存和管理：边缘计算技术可以在能源储存设备中实时监测和管理能量的存储和释放。
通过边缘计算的应用，能够实现对能源储存设备的智能控制和优化管理，提高能源的利用效率和减少能源损耗。
5. 安全监控和预警系统：边缘计算技术可以在能源设施中部署传感器和视频监控设备，实时监测设备的状态和周围环境。
通过边缘计算的应用，能够实现对能源设施的安全监控和预警系统的实时响应。
这种安全监控和预警系统可以帮助能源企业及时发现和解决潜在的安全隐患，确保能源供应的可靠性和稳定性。
总而言之，边缘计算技术在能源行业中的应用潜力巨大。
边缘计算开题报告
边缘计算开题报告思科在2016—2021年的全球云指数中指出：接入互联网的设备数量将从2016的171亿增加到271亿。
每天产生的数据量也在激增，全球的设备产生的数据量从 2016年的218 ZB增长到2021年的847 ZB。
自2005年问世以来，云计算已经极大地改变了我们生活、工作和学习的方式。
例如软件即服务(SaaS)的应用如谷歌Apps、Twitter、Facebook、Flickr等已经在我们的日常生活中被广泛使用。
此外，为支持云服务而开发的可扩展基础设施以及处理引擎也显著影响着业务的运行方式，如谷歌文件系统、MapReduce、Apache Hadoop、Apache Spark等。
物联网于1999年首次引入社区以进行供应链管理，然后“无需人工干预即可制作计算机感知信息”的概念被广泛应用于其他领域，例如：医疗保健、家庭、环境和交通工具。
现在有了物联网，我们将进入后云端时代，我们生活中的事物将产生大量的数据，并且许多应用程序还将部署在网络边缘以使用这些数据。
根据思科全球云指数的估计，到2019年由人，机器和事物产生的数据将达到500 ZB，但是到那时，全球数据中心IP流量将仅达到10.4 ZB。
到2019年，物联网创建的数据中的45%将在接近网络的地方或网络边缘被存储、处理、分析和操作。
思科互联网业务解决方案集团预测，到2020年将有500亿的事物连接到互联网。
物联网应用可能会要求极快的响应时间，数据的私密性等等。
如果把物联网产生的数据传输给云计算中心，将会加大网络负载，网路可能造成拥堵，并且会有一定的数据处理延时。
云计算的效率不足以支持这些应用程序的计算任务需求。
传统的云计算模型是将所有数据通过网络上传至云计算中心，利用云计算中心的超强计算能力来集中解决应用的计算需求问题。
然而，云计算的集中处理模式存在难以满足万物互联实时性需求所需带宽，云计算中心数据安全和隐私问题以及云服务器运行能耗较大等问题。
边缘计算框架的行业应用与前景
边缘计算框架的行业应用与前景一、边缘计算框架概述边缘计算框架，作为云计算的重要补充，其核心思想是将数据处理和分析任务从中心数据中心推向网络的边缘，即靠近数据源的地方。
这种架构的实现，可以显著减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率，并降低带宽的需求。
边缘计算框架的发展，不仅能够推动信息技术的进步，还将对各行各业产生深远的影响。
1.1 边缘计算框架的核心特性边缘计算框架的核心特性主要体现在以下几个方面：- 低延迟：通过在数据源附近进行数据处理，边缘计算框架能够实现毫秒级的响应时间。
- 高带宽：边缘计算框架可以减轻中心数据中心的带宽压力，为大量设备提供连接支持。
- 实时性：边缘计算框架能够提供实时或近实时的数据处理能力，满足紧急应用场景的需求。
- 安全性：边缘计算框架在本地处理数据，减少了数据在网络中传输的风险，增强了数据的安全性。
1.2 边缘计算框架的应用场景边缘计算框架的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 智能制造：在工业4.0的背景下，边缘计算框架可以实现对生产线的实时监控和优化。
- 智慧城市：边缘计算框架能够支持城市中大量传感器和设备的数据收集与分析，提升城市管理效率。
- 车联网：边缘计算框架在车辆与基础设施之间提供快速的数据处理，支持自动驾驶和交通管理。
- 医疗健康：边缘计算框架可以实现对医疗设备的实时监控，为远程医疗和紧急响应提供支持。
二、边缘计算框架的技术基础与发展趋势边缘计算框架的技术基础是构建在一系列先进的信息技术之上的，这些技术的发展和融合，为边缘计算框架的实现提供了可能。
2.1 边缘计算框架的关键技术边缘计算框架的关键技术包括以下几个方面：- 边缘节点：边缘计算框架依赖于分布在网络边缘的边缘节点，这些节点负责执行数据的初步处理。
- 网络连接：边缘计算框架需要高速且稳定的网络连接，以确保数据能够快速传输至边缘节点。
- 数据处理与分析：边缘计算框架需要强大的数据处理与分析能力，以支持复杂的数据处理任务。
基于人工智能的边缘计算技术研究与应用
基于人工智能的边缘计算技术研究与应用随着信息时代的不断发展，计算机技术也在不断的升级换代。
其中，人工智能和边缘计算技术是当前比较热门的技术。
人工智能技术利用计算机技术和算法实现一定程度上的智能判断和决策，而边缘计算技术则是在离用户设备更近的地方完成计算和数据处理，以便更加及时、高效和安全地提供服务。
基于人工智能的边缘计算技术的研究与应用带来了很多全新的想象空间，特别是在医疗、物流、智能家居等领域的应用中，显示出了它巨大的潜力。
首先，基于人工智能的边缘计算技术在医疗行业中被广泛应用。
医疗设备的智能化、数据的自动化处理和电子病历的管理等方面，基于人工智能的边缘计算技术将得到极大的发挥。
例如，医院采集到的各种医疗数据可以实现实时处理和精准分析，通过人工智能提供患者更加精准的医疗诊断和治疗方案。
此外，医院内实时监控和数据收集系统的建设与升级也依赖于边缘计算技术的支持，从而提高疾病预警和抢救的效率，实现“早诊、早治、早恢复”的目标。
其次，在物流行业中，基于人工智能的边缘计算技术也发挥了非常重要的作用。
传统的物流模式难以完全满足新时代消费者的需求，而边缘计算技术可以从智能路由、智能配送等方面进行优化和升级，减少了物流的时间成本和人力成本。
另外，通过人工智能算法的优化和数据处理，物流管理者可以更加高效地进行资源调配，减少了物流资源的浪费，提高了全链条物流效率，最终为消费者提供了高效和准时的物流服务。
最后，在智能家居领域中，基于人工智能的边缘计算技术更是将变革家庭生活。
家庭中各种各样的智能设备可以在基于人工智能的边缘计算技术的支持下，实现更加高效和智能的交互。
用户可以通过手机端进行远程控制，实现智能家居中的各种操作。
例如，用户可以远程打开空调、浇花、关闭灯光等，在家居安全、舒适及能耗方面都能达到更好的效果。
总之，基于人工智能的边缘计算技术在各个领域的应用，将会引起巨大的变革和革新。
随着技术的不断发展和完善，我们相信它将会给人们带来更多的关怀，更加精准和高效的服务，同时也向我们展示了计算机技术的愈发多元化的未来。
边缘计算技术在零售行业中的实际应用(Ⅱ)
边缘计算技术在零售行业中的实际应用随着科技的不断发展，边缘计算技术在各个行业中得到了广泛的应用。
在零售行业中，边缘计算技术也发挥着越来越重要的作用。
本文将就边缘计算技术在零售行业中的实际应用进行探讨。
一、实时数据分析在零售行业中，实时数据分析是非常重要的。
通过边缘计算技术，零售商可以在离线状态下分析和处理大量数据，从而降低对云端处理的依赖。
通过实时数据分析，零售商可以更好地了解顾客的购物习惯，为他们提供更加个性化的购物体验。
二、提高安全性边缘计算技术可以帮助零售商提高安全性。
例如，智能监控摄像头可以通过边缘计算技术进行实时分析和处理，从而及时发现异常情况并采取相应的措施。
这对于减少盗窃和提高零售店的安全性至关重要。
三、优化库存管理边缘计算技术可以帮助零售商优化库存管理。
通过在实体店内部部署传感器和智能设备，零售商可以实时监测商品的销售情况和库存水平，从而更加精准地进行补货和调配。
四、改善用户体验通过边缘计算技术，零售商可以更好地改善用户体验。
例如，智能购物车可以通过边缘计算技术实时分析顾客的购物习惯和偏好，并为他们推荐相关的商品或优惠活动，从而提高用户的购物满意度。
五、降低成本边缘计算技术可以帮助零售商降低成本。
通过在实体店内部部署边缘计算设备，零售商可以减少对云端处理的依赖，从而降低网络传输成本和云端存储成本。
六、发展智能零售边缘计算技术为智能零售的发展提供了重要支持。
通过在实体店内部部署传感器和智能设备，零售商可以实时监测和分析顾客的行为和偏好，从而为他们提供更加个性化的购物体验。
总结边缘计算技术在零售行业中发挥着越来越重要的作用。
通过实时数据分析、提高安全性、优化库存管理、改善用户体验、降低成本和发展智能零售等方面的实际应用，边缘计算技术为零售商提供了丰富的解决方案，帮助他们提高运营效率、降低成本、提升用户体验，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
随着边缘计算技术的不断发展和完善，相信它在零售行业中的应用将会更加广泛和深入。
dpu研究报告
dpu研究报告DPU（Distributed Processing Units）是指分散式处理单元，是一种将计算资源分布在不同的地理位置上，通过网络连接进行分布式运算的技术。
本文将通过对DPU技术的研究，对其原理、应用以及未来发展进行讨论。
首先，DPU技术的原理是将任务分割成多个子任务，并将这些子任务分发到不同的处理单元上进行运算。
各个处理单元可以独立地处理任务，并将处理结果通过网络传输进行集成，实现整体任务的完成。
DPU技术的核心在于任务的划分和分配，需要考虑任务的负载均衡，以及网络传输的延迟等因素。
通过DPU技术，可以充分利用分布在不同地理位置上的计算资源，提高整体的计算效率。
其次，DPU技术有着广泛的应用领域。
在大数据处理领域，可以利用DPU技术实现分布式存储和计算，加速数据处理的速度。
在物联网领域，可以通过DPU技术将传感器上的数据进行分发和分析，实现更高效的数据处理和决策。
在人工智能领域，可以通过DPU技术将大规模的深度神经网络进行分布式训练，加快模型的训练速度。
在边缘计算领域，可以利用DPU技术实现边缘设备的计算卸载，降低数据传输的延迟。
最后，对于DPU技术的未来发展，我认为有以下几个趋势。
首先，随着物联网和边缘计算的快速发展，DPU技术将会得到更广泛的应用。
边缘设备的计算能力不断提升，可以承担更多的计算任务。
其次，随着人工智能的快速发展，对计算资源的需求也会越来越大。
DPU技术可以将计算任务分布到不同的GPU或者FPGA上进行加速，提高整体的计算效率。
此外，随着云计算和边缘计算之间的融合，DPU技术也可以发挥更重要的作用。
云计算可以提供更大规模的计算资源，而边缘计算可以提供更低延迟的计算能力，两者的结合可以实现更高效的计算任务分配和处理。
总结起来，DPU技术是一种将计算资源分布在不同地理位置上进行分布式运算的技术。
通过DPU技术，可以实现任务的并行化处理，提高整体的计算效率。
DPU技术在大数据处理、物联网、人工智能以及边缘计算等领域有着广泛的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
二、市场分析 ................................................................................................................................................................................................... 16
亚马逊 AWS Greengrass 华为 OceanConnect 网宿科技
一、产业分析
产 业 分 析 | 基本概况
图1 边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁
图2 边缘计算位于靠近物或数据源头的网络边缘侧
基本概况
1. 定义：边缘计算（Edge Computing）是在靠近物或数据源头的 网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式 开放平台。
参考架构
1. 整个系统：分为云、边缘、现场三层，强调“云边端”一体化。 2. 边缘层：位于云和现场层之间，向下支持各种现场设备的接
入，向上与云端对接，包括边缘节点和边缘管理器两部分： a. 边缘节点：呈现形式是硬件实体，是具有计算、网络和 存储能力的功能模块，是承载边缘计算业务的核心。根 据业务侧重和硬件特点不同，边缘节点包括负责处理和 转换网络协议的边缘网关，负责闭环控制业务的边缘控 制器，负责大规模数据处理的边缘云，负责低功耗信息 采集与简单处理的边缘传感器等； b. 边缘管理器：呈现形式是软件，负责对边缘节点的各项 功能进行统一管理和调度，并将业务相关数据传输到云 端进行更加深入的分析，而后边缘侧再根据云端分析结 果进行优化算法和指导生产实践。
8
产 业 分 析 | 云计算 VS.边缘计算（1/2）
图8 云计算的数据流向
图9 缘计算的数据流向
云计算与边缘计算的区别
1. 云计算的局限性： a. “大数据”的带宽和吞吐要求：云能够处理海量数据，但如何快速传送电子设备 接入产生的海量数据到云是一个难题，用户体验与响应时间成反比，网络带宽
与计算吞吐成为瓶颈； b. “小数据”的实时要求： 终端设备产生的“小数据需”需要实时处理，若将计算置
6
产 业 分 析 | 关键技术
图6 虚拟化技术架构
图7 软件定义化技术
关键技术
1. 虚拟化技术：边缘计算中计算、存储、网络资源均采用了虚拟化技术，将硬件资源池 化，并用软件进行智能化调度。即边缘设备就近将数据整合并存储到最近的移动边缘平 台（虚拟资源池）上，多个第三方应用和功能可共享平台层，极大地方便了移动边缘计 算实现统一的资源管理；同时网络虚拟化技术提升数据传输的智能化程度，减少传输时 间，使得网络传输进一步优化。
2. 主要特点包含以下5点： a. 联接性：是边缘计算的基础，边缘计算下游场景丰富，需要具备丰富 的连接功能，如各种网络接口、网络协议等； b. 数据第一入口：边缘计算平台部署于网络边缘靠近终端设备的位置， 面临大量实时、完整的第一手数据； c. 分布性：边缘计算天然具备分布式特征，包括分布式计算与存储、分 布式资源动态调度与统一管理、分布式智能、分布式安全等； d. 约束性：行业数字化多样性场景要求通过软件和硬件集成与优化，以 支撑各种恶劣的工作条件和运行环境； e. 融合性：边缘计算是 OT技术与 ICT技术融合的基础，需要支持联接、 数据、管理、控制、应用和安全等方面的协同。
2. 云技术：边缘计算需要满足多用户共享网络边缘计算和存储资源，但服务器容量相比起 云计算处理中心的服务器容量较小，因此需要引入云化的软件架构，将软件功能按照不 同能力属性分层解耦部署，实现有限资源条件下任务处理的高可靠性、高灵活性、可扩 展性。
3. SDN技术：移动边缘计算部署在网络的边缘，需要大量的接口配置、对接和调测，SDN 技术将核心网的用户面和控制面进行分离，并向上提供灵活的可编程能力，这极大地提 高了网络的灵活性和可扩展性, 同时大幅减少了网关的配置工作。
5
产 业 分 析 | 主要特点
图4 从三大场景看边缘计算的必要性
图5 边缘数据中心的引入将极大缩减时延并缓解整网的回传与计算压力
主要特点
1. 边缘计算拥有显著的“CROSS”价值：即联接的海量与异构（Connection）、 业务的实时性 (Real-time)、数据的优化 (Optimization)、应用的智能性 (Smart)、安全与隐私保护 (Security)。
2. 目的：边缘计算就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷 联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面 的关键需求。
3. 重要性：边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智 能资产、智能网关、智能系统和智能服务。
4
产 业 分 析 | 参考架构
图3 边缘计算参考架构
资料来源： 边缘计算参考框架3.0、华辰资本整理
市场规模 竞争格局
三、企业分析 ................................................................................................................................................................................................... 20
边缘计算行业研究报告
目录
一、产业分析 .................................................................................................................................................................................................. 04