2019年边缘计算专题研究：现场侧端级边缘计算,催生应用新蓝海
路侧边缘计算节点
路侧边缘计算节点随着科技的飞速发展，智能交通系统逐渐成为未来交通出行的重要发展趋势。
在这个系统中，路侧边缘计算节点作为数据处理和信息交互的关键环节，发挥着至关重要的作用。
本文将从路侧边缘计算节点的概念、作用、关键技术以及在智能交通中的应用等方面进行详细探讨，并展望我国在该领域的发展前景。
一、路侧边缘计算节点的概念与作用路侧边缘计算节点（Roadside Edge Computing Node，简称RECN）是指部署在道路周边的计算设备，通过实时采集、处理和分析各种交通信息，为智能交通系统提供数据支持。
路侧边缘计算节点的作用主要包括以下几点：1.提高交通信息处理的实时性：通过路侧边缘计算节点，交通数据可以在本地进行快速处理，减少数据传输延迟，更好地支持实时决策。
2.减轻中央服务器负担：路侧边缘计算节点可以分担部分数据处理任务，降低中央服务器的压力，提高整体系统的性能。
3.提高数据安全性：通过边缘计算，敏感数据可以在本地进行处理，降低数据泄露的风险。
二、路侧边缘计算节点的关键技术路侧边缘计算节点涉及的关键技术包括：1.实时数据采集技术：通过各种传感器和设备，实时采集道路交通信息，如车辆速度、流量、位置等。
2.数据处理与分析技术：运用大数据、人工智能等先进技术，对采集到的数据进行实时处理和分析，提取有价值的信息。
3.通信技术：实现路侧边缘计算节点之间的互联互通，以及与中央服务器的数据传输。
4.安全技术：保障数据传输和存储的安全性，防止数据泄露和篡改。
三、路侧边缘计算节点在智能交通中的应用路侧边缘计算节点在智能交通系统中的应用主要包括：1.智能信号控制：通过实时分析交通流量，优化信号灯控制策略，提高道路通行效率。
2.车路协同：利用路侧边缘计算节点，为自动驾驶车辆提供实时路况、交通信息等服务，提高驾驶安全性和舒适性。
3.智能监控与预警：通过路侧边缘计算节点，实时监测道路交通状况，发现异常情况并及时预警。
4.充电设施优化：结合路侧边缘计算节点，优化电动汽车充电设施的布局和调度，提高充电效率。
边缘计算技术的应用与发展趋势
边缘计算技术的应用与发展趋势边缘计算技术是近年来兴起的一种新型计算模式，它可以解决云计算无法解决的问题，包括网络延时、存储和带宽限制等。
边缘计算将计算资源置于网络边缘，通过利用本地设备的空闲计算能力，将数据处理放在离数据源更近的地方，从而提高数据处理的速度和效率。
下面将详细探讨边缘计算技术的应用与发展趋势。
一、边缘计算技术的应用1.智能家居智能家居是边缘计算技术的一个经典应用。
用户可以通过手机或其他智能设备控制家中的灯光、电器等，而边缘计算技术正是支撑这一过程的基础。
通过利用边缘计算技术，数据的处理可以在本地进行，从而使用户的控制指令得以快速响应。
2.智能医疗边缘计算技术在智能医疗领域也有着广泛的应用。
例如，在医院内，医生可以通过智能设备获取患者的生命体征数据，边缘计算技术可以将这些数据进行实时处理，从而及时预警医生。
在一些偏远地区，也可以利用边缘计算技术将医学影像数据远程传输到专业医生的手中，以提高医疗水平。
3.智能交通随着智能交通的不断发展，边缘计算技术也得到了广泛应用。
例如，通过在路侧安装智能摄像头，边缘计算技术可以实时识别车辆的违章行为，从而提高交通治理的效率。
另外，在自动驾驶车辆的控制中也需要边缘计算技术，例如车辆需要迅速响应周围环境的变化，这就需要边缘节点可以对实时数据进行处理。
二、边缘计算技术的发展趋势1.智能化与自动化未来的边缘计算技术将趋向智能化和自动化。
在传统的边缘计算技术中，边缘节点主要提供计算和存储等资源，而在未来的边缘计算技术中，边缘节点将具备更强的处理能力，从而实现更高的智能化和自动化。
2.安全和可靠性随着边缘计算技术的应用越来越广泛，安全和可靠性问题也越来越凸显。
在未来的发展中，必须始终将安全和可靠性放在重要位置，并加强技术研发，通过实现更严格的数据安全和隐私保护来保障用户的利益。
3.多云和混合云计算边缘计算技术可以与云计算技术结合，构建多云和混合云计算模式。
在这种模式下，边缘节点不仅可以进行本地的数据处理，还可以与云端的计算资源结合，通过网络协同完成更复杂的任务。
云技术产生的新名词解释
云技术产生的新名词解释云技术，作为当今信息时代的核心驱动力之一，正不断拓展着我们的数字化世界。
它的发展和应用催生了许多新名词，这些新名词反映了云技术在不同领域的创新应用和影响力。
在本文中，我们将对一些云技术产生的新名词进行解释，以便更好地理解和应用这些概念。
1. 边缘计算（Edge Computing）边缘计算是一种将计算和数据处理能力推向网络边缘的技术。
相比于传统的集中式计算模式，边缘计算可以将数据处理和实时决策推向用户端，减少数据传输和响应时间。
这种技术在物联网、智能城市和工业自动化领域有广泛应用，为设备和用户提供更快速、可靠的计算服务。
2. 无服务器计算（Serverless Computing）无服务器计算是一种基于云计算架构的新兴模式。
它简化了开发者的工作流程，使其在写代码时无需关注服务器的操作和管理。
开发者只需编写和部署功能性的代码，无服务器平台会自动为其管理底层的基础设施和资源。
这种服务模型提供灵活的扩展性和成本效益，使开发者能够更专注于业务逻辑和创新。
3. 容器技术（Containerization）容器技术是一种轻量级虚拟化技术，将应用程序及其依赖项封装在一个独立的、可移植的容器中，以实现跨平台和跨环境的部署。
通过容器化，开发者可以更好地打包、交付和管理应用程序，提高应用的弹性和可移植性。
此外，容器技术还能帮助实现持续集成和快速部署，加速软件交付和创新。
4. 人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是一种模拟和实现人类智能的技术。
基于云计算的高性能和大数据处理能力，人工智能得以快速发展和应用。
人工智能涵盖了诸多子领域，如机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。
通过利用云技术支持的大规模计算和存储，人工智能系统能够快速学习和处理数据，实现语音识别、图像分析和智能推荐等功能。
5. 区块链（Blockchain）区块链是一种去中心化的分布式账本技术，通过对交易进行去中心化验证和记录，实现了安全可信的数据交换和存储。
基于边缘计算的智能物联网应用研究
基于边缘计算的智能物联网应用研究智能物联网在当今社会中的应用日益普遍，并伴随着边缘计算技术的发展，其应用范围得到了更大的扩展。
本文将探讨基于边缘计算的智能物联网应用，并对其研究进行分析和探索。
一、研究背景智能物联网是指通过物联网技术将传感器、设备、数据和云计算等相互连接，实现智能化的通信和交互。
而边缘计算是云计算的一种延伸，将计算和数据存储功能移动至离数据源近的边缘设备。
结合边缘计算和智能物联网可以实现更低延迟、更高效能的数据处理和决策能力。
二、应用场景1. 工业智能化边缘计算技术能够将处理和决策的能力移动至离设备更近的边缘，大大减少了数据传输和处理的延迟，并提高了工业设备和系统的响应速度和效率。
基于边缘计算的智能物联网应用可以实现工业设备的实时监控、预测维护和智能调度，提高生产效率和降低成本。
2. 城市智能交通边缘计算技术可以在智能交通系统中发挥重要作用。
通过将计算和决策的能力移动至离交通设备更近的边缘，可以实现交通信号灯的智能优化、道路状况的实时监测和预警、交通流量的智能调度等功能。
这些应用可以有效地缓解城市交通拥堵，提高交通运输的效率。
3. 医疗健康监护基于边缘计算的智能物联网应用可以在医疗健康监护领域发挥重要作用。
通过将计算和决策的能力移动至离医疗设备更近的边缘，可以实现医疗数据的实时监测和分析、个体化的诊疗方案、智能化的健康管理等功能。
这些应用可以提高医疗服务的质量和效率，为人们的健康保驾护航。
4. 农业智能化边缘计算技术可以在农业领域实现智能物联网应用的发展。
通过将计算和决策的能力移动至离农业设备更近的边缘，可以实现作物的远程监测、智能化的灌溉和施肥、害虫的智能防治等功能。
这些应用可以提高农业生产的效率和产量，为粮食安全和农民收入增加提供支持。
三、技术挑战在基于边缘计算的智能物联网应用研究中，还存在一些技术挑战需要解决。
1. 数据安全和隐私保护边缘计算涉及大量的数据传输和存储，对数据安全和隐私保护提出了挑战。
移动边缘计算应用场景
移动边缘计算应用场景移动边缘计算是一种将计算能力和存储资源从云端移到网络边缘的计算模式。
它将云计算的强大功能推向网络边缘设备，将数据处理和存储负载分散到不同的边缘节点上，以提供更低的延迟、更高的可靠性和更好的用户体验。
移动边缘计算技术已广泛应用于各种领域，以下是一些常见的移动边缘计算应用场景。
1.智能物联网：移动边缘计算可以在物联网设备附近实现实时数据分析和决策，减少数据传输和处理延迟。
例如，在智能家居系统中，边缘设备可以处理来自传感器的数据，并根据用户的习惯和需求自动控制家庭设备。
2.智能交通：移动边缘计算可以用于分析和处理交通数据，并提供实时的交通监控和交通优化建议。
例如，在智能交通系统中，边缘节点可以分析交通摄像头的视频流，检测交通拥堵并提供最优的交通路线。
3.工业自动化：移动边缘计算可以将实时的传感器数据分析和控制指令直接发送到工厂设备，提高生产效率和减少延迟。
例如，在工业自动化系统中，边缘设备可以监测设备运行状况、预测维修需求，并根据实时需求进行生产调度。
4.视频监控：移动边缘计算可以将视频监控系统的分析和处理任务从中心化的服务器分发到靠近监控摄像头的边缘设备上，减少视频传输带宽和延迟。
例如，边缘设备可以对视频流进行实时的物体识别和运动检测，只将相关的信息传输到云端进行存储和进一步分析。
5.增强现实和虚拟现实：移动边缘计算可以在近场设备上处理和渲染虚拟内容，提供更低的延迟和更好的用户体验。
例如，在增强现实游戏中，边缘设备可以将虚拟元素与现实世界中的图像融合，并在设备上实时显示。
6.医疗保健：移动边缘计算可以用于监测和诊断医疗设备的数据分析和决策，及时发现和处理患者的健康问题。
例如，在健康监测系统中，边缘设备可以分析生物传感器的数据，并向医生或护士发送及时警报。
7.零售业：移动边缘计算可以用于分析客户行为和购物偏好，提供个性化的购物体验和实时的促销活动。
例如，在实体店铺中，边缘设备可以追踪客户的位置和浏览行为，并向其提供定制的优惠券和推荐商品。
边缘计算介绍PPT课件
第四步：设置时间阈值为T，根据时间阈值T控制边缘计算节点的开闭，以节 约能源。
由于业务到达具有一定的随机性，为了减少边缘计算节点的能源浪费， 在边缘计算节点设置一时间阈值T,将其称为开关延迟期，边缘计算节点在服 务完相应业务之后，判断在T时间内是否有业务到达，若在T时间内无业务到 达，则将该边缘计算节点的业务通道关闭，当有业务到达时再开启，若在T 时间内有业务到达，则保持该边缘计算节点的业务通道开启。
中1 i,j m n ，对于是否有批量事件到达有两种情况，若有批量强度为 k
的事件到达，其概率为 pij k ，若没有事件到达且 i j时，其概率为 pij 0。 其中 pij 0为从i 状态到 j 状态没有包流入的概率，pij k 为从i 状态到 j 状态有k
包流入的概率。
• 3 一种基于边缘计算的用户业务排队优化方法
具体实现步骤： 第一步：业务分类； 第二步：建立批量到达模型并采用批量到达模型
对业务到达进行概率估计； 第三步：根据批量到达模型获得边缘计算节点的
服务参数，然后根据边缘计算节点的服务参数选择 边缘节点；
第四步：设置时间阈值为T，根据时间阈值T控制 边缘计算节点的开闭，以节约能源。
包分类器
批量到达排队
M
m1
0
L Dminch,n
L D minch1,n
L
Dminch2,n
M
M
L Dminchm1,n
L
0
其中，D 为批量到达率，以 Dmin m,n为例，其为到达状态 m 的最大批量到达率，D k 为
工业互联网基础知识
工业互联网基础知识目录一、工业互联网概述 (3)1.1 定义与概念 (3)1.1.1 工业互联网的定义 (4)1.1.2 工业互联网的起源与发展 (5)1.2 架构与组成 (7)1.2.1 核心架构 (8)1.2.2 关键技术 (9)二、工业互联网的应用领域 (11)2.1 制造业 (12)2.1.1 智能制造 (13)2.1.2 工业机器人 (14)2.2 供应链管理 (15)2.2.1 需求预测与库存管理 (16)2.2.2 物流追踪与配送优化 (17)2.3 城市管理 (18)2.3.1 智慧城市 (20)2.3.2 能源管理与环保 (21)2.4 其他领域 (22)2.4.1 医疗健康 (23)2.4.2 教育培训 (24)三、工业互联网的发展趋势 (25)3.1 5G与物联网的融合 (26)3.1.1 5G技术简介 (28)3.1.2 物联网在工业互联网中的应用 (29)3.2 AI与大数据的赋能 (30)3.2.1 人工智能在工业互联网中的作用 (32)3.2.2 大数据分析在工业优化中的应用 (33)3.3 边缘计算与云计算的结合 (34)3.3.1 边缘计算简介 (35)3.3.2 云计算在工业互联网中的应用 (36)3.4 网络安全与隐私保护 (38)3.4.1 工业互联网安全挑战 (39)3.4.2 数据隐私保护措施 (40)四、工业互联网的挑战与机遇 (41)4.1 技术挑战 (42)4.1.1 技术标准与互操作性 (43)4.1.2 技术更新与研发投入 (45)4.2 商业模式与盈利路径 (46)4.2.1 企业上云与数字化转型 (47)4.2.2 商业模式的创新与实践 (48)4.3 政策与法规环境 (50)4.3.1 国家政策支持 (51)4.3.2 法律法规保障 (52)一、工业互联网概述工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等全面连接，实现全要素、全流程、全产业的深度互联和智能化发展。
算力感知网络技术白皮书
作者：中国移动研究院姚惠娟、耿亮、陆璐、段晓东华为技术有限公司杨小敏、庄冠华、顾叔衡ONTENTS目录1.背景与需求 (01)1.1数字化转型需要泛在的连接和算力 (01)1.2 边缘计算助力算力从中心走向边缘 (01)1.3 功能原子化需要网络更加灵活的调度 (02)1.4 网络需要感知、互联和协同泛在的算力和服务 (03)2. 算力感知网络的体系概念与架构 (04)2.1 算力感知网络的概念 (04)2.2 算力感知网络的体系架构 (04)2.3 算力感知网络的意义与影响 (06)3. 算力感知网络的关键技术 (07)3.1 CFN基本架构 (07)3.2 CFN路由协议 (08)4. 算力感知网络的部署与应用场景 (11)4.1 算力感知网络的部署场景 (11)4.2 算力感知网络的典型应用场景 (11)5. 算力感知网络的关键技术验证 (14)5.1 集成测试 (14)5.2 功能测试 (14)5.3 性能测试 (15)6. 缩略语 (16)7.参考文献 (19)01背景与需求算力感知网络技术白皮书背景与需求1.1 数字化转型需要泛在的连接和算力全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础、网络化是支撑、智能化是目标。
智能化社会的一个典型特征即物理世界和数字世界的深度融合，未来数字世界通过IoT 、AR 等技术提供的传感器、执行器，与真实世界产生互动。
网络作为物理世界和数字世界连接的桥梁实现数据流动。
网络连接的一侧是IoT 的传感器和执行器的IO ，作为物理世界和数字世界的接口产生海量数据，对网络提出更高带宽、更低时延、更强安全的需求；另一侧是人工智能运算所需要的数据、算力、算法，实现数据价值化。
根据思科云指数[1]预测， 截至2021年，接入网络的终端设备将大于500亿，每年产生数据达847ZB ，其中超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。
海量数据的传输、分析和存储对传统网络和云计算提出了巨大挑战，使云计算和网络面临“传不畅、算不动、存不下”的局面，驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘侧，形成网络中分散的算力资源。
云网融合向算网一体技术演进 (2021)
云网融合向算网一体技术演进(2021)本文参考《云网融合向算网一体技术演进白皮书（2021）》，白皮书内容覆盖中国联通云网融合发展历程、云网融合发展新趋势与新挑战、云网融合、关键能力与应用实践，以及未来发展展望。
下载链接：云网融合向算网一体技术演进白皮书（2021）为满足现场级业务的计算需求，计算能力进一步下沉，出现了以移动设备和 IoT 设备为主的端侧计算。
在未来计算需求持续增加的情况下，虽然“网络化”的计算有效补充了单设备无法满足的大部分算力需求后，仍然有部分计算任务受不同类型网络带宽及时延限制，因此未来形成“云、边、端”多级计算部署方案是必然趋势，即云侧负责大体量复杂的计算；边缘侧负责简单的计算和执行；终端侧负责感知交互的泛在计算模式。
由此判断，新的 ICT 格局将向着泛在联接与泛在计算紧密结合的方向演进。
根据 IDC《Future Scapes 2020》报告，到 2025 年 85%的企业新建的数字基础设施将部署在云上，当前的比例只有 20%，还有较大的增长空间。
超 90%的应用程序将会云化，并且超 80%的应用将会嵌入 AI。
在线教育、家庭办公、远程医疗、城市治理等将改变了整个社会的生活方式。
企业业务从以前的线下为主，变成现在的线上线下业务深度融合；从以前动辄几个月甚至以年计的新系统、新应用上线周期到现在以周甚至以天为周期的更新迭代，业务和应用需求发生了翻天覆地的变化。
在这种变化的情况下，云和网需要适应应用服务的发展，提供快速敏捷的业务服务。
未来的应用不仅能够在企业本地数据中心运行，而且还需要能够跨多个私有云和公有云提供应用服务，部署位置也需依据业务 SLA 诉求，靠近用户灵活部署。
运营商网络加速向云化演进，5G 核心网功能基本 100%云化，固网 CPE、BRAS、网管正逐步推进云化试点与部署，电信云中承载的业务包括 vIMS、vEPC、vMSE、vPCRF、 vBRAS、vCPE、vFW 等多种网络功能。
2023年南京职称继续教育数字经济工程(1)题库
2023年南京职称继续教育数字经济工程(1)题库单选题1、根据本讲，目前数字平台是以（D）为基础的服务中心。
A、制度B、电商C、网络D、数字技术2、工信部为了推进先进制造业集群发展，开展了先进制造业集群（A）。
A、竞赛B、竞标C、交流D、合作3、根据本讲，（D）是工业互联网的保障。
A、APPB、网络C、平台D、安全4、按照5G国际标准不同版本阶段性特征，（C）聚焦中高速大连接应用，分阶段开展技术、产业化和应用导入。
A、R15版本B、R16版本C、R17版本D、R18版本5、（A）被称为打开第四次工业革命之门的钥匙。
A、数字经济B、开放经济C、共享经济D、绿色经济6、自（B）年《国家集成电路产业发展推进纲要》出台以来，我国集成电路产业良好的政策环境和投融资环境效果持续显现。
A、2013B、2014C、2017D、20187、在（B）落地了中国第一个区块链产业园。
A、贵州B、浙江C、深圳D、上海8、（A）是一种新型的数字货币方式，采取一种真实的资产担保加上独立协会治理的新架构、新模式，是双重架构。
A、LibraB、以太坊C、比特币D、摩根币9、根据本讲，（D）成为产业数字化发展的血动脉。
A、数据资源B、数据整合C、数据内容D、数据要素10、我国电子信息产业创新能力比较薄弱，有三个（B）的深层次矛盾非常突出。
A、不相沟通B、不相适应C、不相了解D、不相发展11、（C）是人类通过大数据的识别-选择-过滤-存储-使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。
A、再生经济B、规模经济C、数字经济D、实体经济12、（D）是“新基建”的网络信息基础设施和驱动力。
A、5GB、IPv6C、云计算D、大数据13、根据本讲，要利用先进科技推动企业技术、经验、原理等知识的（C）。
A、流程化B、软件化C、智能化D、简便化14、《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》结合当前5G应用现状和未来趋势，确立了2021-2023年我国5G发展目标。
面向敏捷边云协同的算力感知网络解决方案
关注边缘计算产业联盟谓扫二维码面向敏捷边云协同的算力感知网络解决方案★中国移动通信有限公司1目标和概述全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础、网络化是支撑、智能化是目标。
智能化社会的一个典型特征即物理世界和数字世界的深度融合，未来数字世界通过IoT、AR等技术提供的传感器、执行器，与真实世界产生互动。
网络作为物理世界和数字世界的连接的桥梁实现数据流动。
网络连接的一侧是IoT的传感器和执行器的I/O,作为物理世界和数字世界的接口产生海量数据，对网络提出更高带宽、更低时延、更强安全的需求；另一侧是人工智能运算所需要的数据、算力、算法，实现数据价值化。
海量数据的传输、分析和存储对传统网络和云计算提出了巨大挑战，使云计算和网络面临“传不畅、算不动、存不下”的局面，所以为了满足大数据传输，或者低时延、高安全的业务需求，驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘近处理和分析数据。
从云计算、边缘计算乃至到普适计算的发展大趋势下，未来社会中会在靠近用户的不同距离遍布许多不同规模的算力，通过全球网络为用户提供各类个性化的服务。
从百亿量级的智能终端，到全球十亿量级的家庭网关，再到每个城市中未来MEC带来的数千个具备计算能力的基站，以及数百个NFV化带来的Cloud CO机房，以及每个国家数十个大型的云DC,形成海量的泛在算力从各处接入互联网，形成计算和网络深度融合的趋势。
面对网络计算融合的新网络趋势，边缘计算乃至泛在计算场景中，由于单个站点的算力资源有限，需要多个分布式边缘计算站点互联，组成松散耦合的边缘云集群协同工作，现有架构一般通过集中式编排层来管理和调度，存在可扩展和调度性能差的问题。
传统基于客户端/服务器客户端与长生存周期的服务端进程通信，服务端处理大部分业务逻辑。
随着微服务的发展，传统的客户端/服务器模式被解构，服务器侧的应用解构成功能组件部署在云平台上，由API网关统一调度，可以做到按需动态实例化，服务器中的业务逻辑转移到客户侧，客户只需要关心计算功能本身，而无需关心服务器、虚拟机、容器等计算资源，聚焦业务逻辑，从而实现函数即服务。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案目录1. 边缘计算概述 (3)1.1 定义与特点 (3)1.1.1 边缘计算定义 (5)1.1.2 与传统云计算的对比 (6)1.2 发展历程 (8)1.3 应用领域 (8)1.3.1 工业自动化 (10)1.3.2 智能交通 (12)1.3.3 医疗健康 (13)1.3.4 娱乐产业 (15)2. 边缘计算架构 (17)2.1 设备层 (18)2.1.1 传感器与执行器 (19)2.1.2 物联网设备 (20)2.2 网关层 (22)2.2.1 边缘网关功能 (23)2.2.2 数据预处理 (25)2.3 云服务层 (26)2.3.1 数据存储与分析 (28)2.3.2 机器学习与人工智能 (29)3. 边缘计算建设方案 (31)3.1 规划与设计 (33)3.1.1 需求分析 (34)3.1.2 架构设计 (36)3.1.3 技术选型 (38)3.2 实施步骤 (39)3.2.1 硬件部署 (41)3.2.2 软件集成 (43)3.2.3 测试与优化 (44)3.3 安全与隐私保护 (45)3.3.1 数据加密 (46)3.3.2 访问控制 (47)3.3.3 隐私政策制定 (48)4. 案例分析 (50)4.1 某智能制造边缘计算案例 (51)4.1.1 背景介绍 (53)4.1.2 方案实施 (54)4.1.3 成效评估 (55)4.2 某智能交通边缘计算案例 (57)4.2.1 背景介绍 (58)4.2.2 方案实施 (59)4.2.3 成效评估 (59)5. 未来展望 (61)5.1 技术发展趋势 (62)5.2 行业应用前景 (63)5.3 政策与标准制定 (65)1. 边缘计算概述边缘计算指的是将数据处理、分析和应用逻辑部署到靠近数据源的边缘节点，例如：用户设备、物联网传感器、网关路由器等。
与云计算相比，边缘计算的特点是处理靠近用户端，数据传输距离短，带宽占用低。
云计算与边缘计算协同 九大应用场景
云计算与边缘计算协同九大应用场景前言2019年边缘计算备受产业关注，一度引起了资本市场的投资热潮，很多人把2019年称作边缘计算的元年。
理性来看，造成如此火爆局势难免有一些炒作因素在推波助澜，毕竟边缘计算的概念存世也已多年。
当然，毋庸置疑的是，工业互联网的大力推动、5G大规模商用的持续酝酿等因素，让整个产业对IT和OT的深度融合充满信心和期待。
这种情况下，也许边缘计算不火也难。
为了褒扬边缘计算，有些声音把云计算的概念描述的稍显狭隘或者刻意地把云计算放到了边缘计算的对立面。
但从技术或商业演进的实际情况来看，边缘计算其实更多的是云计算向终端和用户侧延伸形成的新解决方案。
边缘计算本身就是云计算概念的延伸，即便是赋予其独立的概念，也无法做到与云计算切割开，二者本就是相依而生、协同运作的。
云边协同将成为主流模式，这种协同模式下，云计算在向一种更加全局化的分布式节点组合新形态进阶。
在开展云边协同相关研究的初期，本白皮书以《云计算与边缘计算协同九大应用场景》为题，由中国信通院联合产业多方撰写。
旨在以理性而乐观的态度，分析云边协同在典型场景下的应用需求和业务模式，为引导产业发展和制定相关标准做铺垫、打基础。
一、云边协同的新浪潮（一）边缘计算是云计算向边缘侧分布式拓展的新触角欧洲电信标准化协会认为边缘计算是在移动网络边缘提供IT服务环境和计算能力，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验。
Gartner认为边缘计算描述了一种计算拓扑，在这种拓扑结构中，信息处理、内容采集和分发均被置于距离信息更近的源头处完成。
维基百科认为边缘计算是一种优化云计算系统的方法，在网络边缘执行数据处理，靠近数据的来源。
边缘计算产业联盟认为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，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。
基于边缘计算的车联网任务卸载策略优化研究
基于边缘计算的车联网任务卸载策略优化研究目录一、内容概览 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 国内外研究现状及发展趋势 (4)3. 研究内容与方法 (5)4. 论文组织结构 (6)二、边缘计算概述 (8)1. 边缘计算定义及特点 (9)2. 边缘计算架构与关键技术 (10)3. 边缘计算在车联网中的应用 (12)三、车联网任务卸载策略现状分析 (12)1. 车联网任务卸载策略的重要性 (14)2. 当前车联网任务卸载策略存在的问题 (15)3. 现有卸载策略的分类及优缺点 (16)四、基于边缘计算的车联网任务卸载策略优化研究 (17)1. 优化目标及思路 (18)2. 边缘计算环境下任务卸载策略模型建立 (19)3. 任务卸载策略优化算法设计 (21)4. 优化策略的性能仿真与分析 (22)五、实验设计与结果分析 (23)1. 实验设计 (24)2. 实验结果分析 (25)3. 结果对比与讨论 (26)六、基于边缘计算的车联网任务卸载策略实际应用探讨 (28)1. 在智能交通系统中的应用 (29)2. 在自动驾驶技术中的应用 (30)3. 在车联网资源优化分配中的应用 (32)七、结论与展望 (34)1. 研究结论 (35)2. 研究创新点 (36)3. 展望未来研究方向 (38)一、内容概览引言：阐述当前车联网发展现状及面临的挑战，如处理大数据量、高实时性需求的车辆数据处理任务对计算能力的高要求与车载计算能力有限的矛盾。
介绍如何通过边缘计算来解决这一问题，以及优化任务卸载策略的重要性。
边缘计算概述：介绍边缘计算的基本概念、特点及其在车联网中的应用场景。
分析边缘计算在提高数据处理效率、降低延迟等方面的优势。
车联网任务卸载策略现状分析：分析当前车联网任务卸载策略的主要方法，包括本地处理、云计算卸载等。
探讨现有策略存在的问题和不足，如处理延迟、数据传输效率等。
基于边缘计算的任务卸载策略优化模型：构建基于边缘计算的车联网任务卸载策略优化模型。
数字技术创新突破下的新质生产力价值剖析
数字技术创新突破下的新质生产力价值剖析目录一、内容概要 (2)1.1 数字技术创新突破的意义 (3)1.2 新质生产力的定义与重要性 (4)1.3 研究目的与方法 (5)二、数字技术创新突破的主要领域与特征 (6)2.1 人工智能与机器学习 (8)2.2 云计算与大数据 (9)2.3 物联网与边缘计算 (10)2.4 5G 与移动通信技术 (12)2.5 区块链与分布式账本技术 (13)2.6 其他数字技术创新突破 (15)三、新质生产力价值的内涵与构成 (16)3.1 提高生产效率与质量 (18)3.2 降低生产成本与资源消耗 (19)3.3 创新产品与服务 (20)3.4 优化产业结构与布局 (21)3.5 提升企业竞争力与创新能力 (23)四、数字技术创新突破对新质生产力价值的影响 (24)4.1 推动产业升级与转型 (25)4.2 促进经济增长与社会进步 (26)4.3 提升国家治理能力与安全水平 (27)4.4 加强国际合作与交流 (28)4.5 面临的挑战与风险 (30)五、典型案例分析 (31)5.1 人工智能在医疗领域的应用 (32)5.2 大数据在金融领域的应用 (33)5.3 物联网在智能城市中的应用 (35)5.4 区块链在供应链管理中的应用 (36)5.5 其他数字技术创新突破的案例 (37)六、结论与展望 (38)6.1 研究结论总结 (39)6.2 对未来发展的展望 (40)6.3 需要进一步研究的问题与方向 (41)一、内容概要本篇论文深入探讨了在数字技术创新突破背景下，新质生产力的价值体现及其对经济社会发展的深远影响。
随着科技的飞速进步，数字技术正日益成为推动产业升级、优化资源配置、提高生产效率的核心力量。
论文开篇即指出，数字技术的创新突破不仅打破了传统生产方式的局限，更催生了以数字化、网络化、智能化为核心的新型生产力。
这种新质生产力在多个领域展现出巨大潜力，如工业生产、农业生产、服务业等，均因数字技术的融入而焕发出新的活力。
2024年咨询工程师(投资)继续教育--元宇宙：软件和信息服务业发展的新蓝海
2024年咨询工程师（投资）继续教育元宇宙：软件和信息服务业发展的新蓝海一、判断题（每题10 分，共4 题，总分40 分）1、2023年1月15日北京市政府工作报告提出，要加快建设全球数字经济标杆城市，系统推进新一代数字集群专网、边缘计算体系等新型基础设施建设，加快数据中心统筹布局和算力中心优化提升。
A、对B、错2、全国第一个元宇宙数字艺术产业园是通州元宇宙应用示范区。
A、对B、错3、2022年9月，潍坊举行了举行元宇宙产业落地发布仪式，元宇宙产业创新园宣布开园。
A、对B、错4、南中轴元宇宙产业基地提出要建设成为“全球第一元宇宙产业基地”。
A、对B、错二、单选题（每题10 分，共4 题，总分40 分）5、（）创造了元平台、元技术、元企业三个名词。
A、A、北京B、B、上海C、C、广州省D、D、浙江省6、2023年1月，（）提出要积极发展第三代半导体、元宇宙等未来产业，力争数字经济规模突破5.5万亿元。
A、A、浙江省B、B、河南省C、C、山东省D、D、江苏省7、2023年1月15日，（）市《政府工作报告》提出，要加快建设全球数字经济标杆城市。
A、A、北京B、B、上海C、C、广州D、D、深圳正确8、作为虚实融合的新兴赛道，（）将会成为数字技术与现实世界、实体经济的重要“接口”。
A、A、人工智能B、B、元宇宙C、C、VRD、D、AR正确三、多选题（每题10 分，共2 题，总分20 分）9、百度（沈阳）元宇宙数字产业基地是东北首家以元宇宙要素为核心的数字产业基地,打造的“一园四中心”是指（）。
A、A、元宇宙智算中心B、B、元宇宙人才中心C、C、元宇宙产业创新中心D、D、元宇宙赋能中心E、E、企业集聚宇宙产业园正确10、《上海市培育“元宇宙”新赛道行动方案（2022-2025年）》提出了4项行动计划，包括（）。
A、A、产业高地建设行动B、B、数字业态升级行动行动C、C、模式融合赋能行动D、D、创新生态培育行动E、E、企业推广元宇宙行动正确。
边缘计算在智能城市中的作用分析
边缘计算在智能城市中的作用分析在当今科技飞速发展的时代，智能城市的概念正逐渐从理论走向现实。
智能城市旨在通过科技手段实现城市资源的高效利用、服务的优化提升以及居民生活质量的显著改善。
而在实现智能城市的众多技术中，边缘计算正发挥着举足轻重的作用。
边缘计算，简单来说，是指在靠近数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
它的出现并非偶然，而是随着数据量的爆炸式增长、对实时性要求的不断提高以及云计算的某些局限性而应运而生的。
在智能交通领域，边缘计算的作用尤为显著。
想象一下城市道路上繁忙的交通状况，车辆川流不息，交通信号灯不断切换。
传统的交通管理系统可能依赖于中心化的服务器来处理和分析交通数据，但这种方式往往存在延迟，导致交通控制不够及时和精准。
而边缘计算则可以将计算能力部署在道路旁的设备中，如交通摄像头、传感器等。
这些设备可以实时收集车辆的速度、流量等信息，并在本地进行快速分析和处理，从而实现交通信号灯的智能调控。
比如，当某个路口的车辆突然增多，边缘计算设备能够立即感知并延长绿灯时间，减少拥堵。
这不仅提高了交通的流畅性，还减少了车辆的等待时间，降低了能源消耗和尾气排放。
在智能能源管理方面，边缘计算也大显身手。
城市中的能源消耗是一个复杂且庞大的系统，包括电力、水务、燃气等。
通过在能源终端设备上部署边缘计算节点，可以实时监测能源的使用情况，并进行快速分析和优化。
例如，智能电表可以实时收集家庭或企业的用电数据，边缘计算设备能够在本地对这些数据进行分析，识别出用电高峰和低谷时段，以及异常的用电行为。
基于这些分析结果，能源供应商可以更加精准地进行能源分配和调度，提高能源利用效率，同时居民和企业也能够根据实时的用电反馈调整自己的用电习惯，实现节能减排。
智能安防是智能城市中另一个关键领域，边缘计算同样发挥着重要作用。
城市中的监控摄像头数量众多，产生了海量的视频数据。
如果将所有这些数据都传输到云端进行处理，不仅会消耗大量的网络带宽，还可能因为传输延迟而导致安全隐患的发现不及时。
边缘计算七大核心技术
边缘计算七大核心技术
边缘计算是一种将计算和数据存储从中心化的服务器推送到终端侧的
新型计算模式，它具有低延迟、高可用性、高安全性和低能耗等优势。
边
缘计算的核心技术主要有：
一、安全性技术：为了保证边缘计算的安全性，我们可以采用虚拟化、可信计算、沙箱化、数据加密、签名等技术来保证边缘节点的安全性，并
可以在边缘节点中构建安全外壳体系，及时发现漏洞，防止数据泄露和被
盗取。
二、边缘计算系统架构技术：边缘计算系统包括服务器、网络、存储、计算等组件，通过对多种组件之间的交互和协作来实现边缘计算，此过程
中需要运用到自动化部署、容错性管理等技术。
三、智能路由算法：当边缘计算系统中的数据量较大时，为了减少网
络传输延时及优化边缘数据传输，需要采用智能路由算法，将数据从源头
节点到目的节点的传输时间缩短，提高系统的安全性和可靠性。
四、终端尾部技术：终端尾部技术是一种将边缘节点的数据通过云端
的应用服务器传输到终端的技术，它可以将复杂的计算任务转变成简单的
交互式应用，减少网络延迟，提高应用响应速度，从而实现服务的超低延迟。
中国联通MEC边缘云架构与部署实践
**通信作者收稿日期：2020-04-02中国联通MEC边缘云架构与部署实践MEC Edge Clouding Architecture and Deployment of China UnicomMEC 边缘云成为5G 时代运营商面向2B 业务转型的重要抓手，分析了MEC 发展趋势和头部企业的布局，结合IETF 的MEC 构架及中国联通网络实际，引出了中国联通MEC 的架构与部署模式，然后介绍了中国联通首张规模商用MEC 网络的部署实践，并对MEC 部署过程中需要考虑的共建共享、成本及安全等典型问题进行了分析，最后对5G MEC 的发展提出了展望。
边缘云；5G ；MEC 平台；共建共享The MEC edge cloud has become the key driver of the 2B service transformation of the operators in 5G era. In this paper, it analyzes the MEC’s development trend and the layout of the leading companies. Combining the MEC’s architecture of IETF and the fact of Unicom network, China Unicom’s MEC architecture and deployment pattern are introduced. Then, the fi rst large-scale commercial MEC network deployment practice is introduced, and the typical issues in MEC deployment are analyzed, such as the co-construction and sharing, cost and the safety. Finally, the prospects of 5G MEC’s development are also provided.MEC; 5G; MEC platform; co-construction and sharing（中国联合网络通信有限公司广东省分公司，广东 广州 510627）(China United Network Telecommunications Corporation Limited Guangdong Branch, Guangzhou 510627, China)【摘 要】陈孟尝，潘桂新**CHEN Mengchang, PAN Guixindoi:10.3969/j.issn.1006-1010.2020.07.007 中图分类号：TN929.5文献标志码：A 文章编号：1006-1010(2020)07-0036-06引用格式：陈孟尝,潘桂新. 中国联通MEC边缘云架构与部署实践[J]. 移动通信, 2020,44(7): 36-41.[Abstract][Key words]【关键词】OSID ：扫描二维码与作者交流0 引言随着5G 商用步伐的加速，作为5G 关键技术之一的MEC （Multi-Access Edge Computing ，多接入边缘计算）[1]成为助力5G 网络云化、网络能力开放和差异化创新应用服务的关键技术，中心云服务提供商、IT 设备商、运营商等纷纷依托各自的优势，竞相布局MEC 边缘云，抢占5G 时代的新机遇和新蓝海。
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2019年边缘计算专题研究：现场侧端级边缘计算，催生应用新蓝海
目录
关于边缘计算的概述 (5)
边缘计算的概念 (5)
边缘计算与云计算的关系 (6)
边缘计算的类别划分 (8)
网络侧多接入边缘计算，与 5G同行 (10)
MEC的推动因素 (10)
MEC部署方案 (12)
MEC生态圈 (14)
MEC典型用例 (20)
现场侧端级边缘计算，催生应用新蓝海 (22)
端级边缘计算在智慧安防领域的应用 (22)
端级边缘计算在工业互联网领域的应用 (24)
端级边缘计算在智能家居领域的应用 (26)
重点企业 (28)
中兴通讯：5G边缘计算完整解决方案的提供者 (28)
网宿科技：携手运营商，建设边缘计算网络 (28)
顺网科技：专注网吧细分市场，落地边缘计算应用 (29)
数据港：助力阿里云拓展边缘计算体系 (30)
风险提示 (31)
运营商投入不及预期 (31)
商业模式不清晰 (31)
边缘计算标准不完善 (31)
图表目录
图表 1.边缘计算的概念 (5)
图表 2.边缘计算参考框架 (6)
图表 3.边缘计算所具备的特点与属性 (6)
图表 4.云计算的不足之处 (7)
图表 5.传统云计算模型与边缘计算模型 (7)
图表 6.边缘计算与云计算的关系 (8)
图表 7.边缘计算平台部署位臵 (8)
图表 8.MEC基础架构 (10)
图表 9.世界物联网设备接入数量预测 (11)
图表 10.各业务场景网络需求 (11)
图表 11.2013-2018年电信收入结构（语音和非语音）情况 (12)
图表 12.5G网络组网及 MEC部署策略 (13)
图表 13.4G网络典型传输时延（单向） (13)
图表 14.边缘设备部署需要考虑的因素 (14)
图表 15.MEC产业链 (15)
图表 16.多接入边缘计算 PaaS功能视图 (15)
图表 17.多接入边缘计算 IaaS功能视图 (16)
图表 18.中国移动边缘计算应用案例 (16)
图表 19.中国联通边缘计算应用案例 (16)
图表 20.浪潮 OTII边缘计算服务器 NE5260M5 (17)
图表 21.CDN系统架构 (18)
图表 22.基于 MEC的视频业务端到端流程 (18)
图表 23.MEC建设规模测算 (19)
图表 24.2016-2023全球边缘计算硬件需求规模 (19)
图表 25.基于 MEC平台的智能驾驶系统框架 (20)
图表 26.基于 MEC平台的增强现实应用 (21)
图表 27.基于 MEC平台的 VR直播 (21)
图表 28.本地级边缘计算框架 (22)
图表 29.边缘计算在视频监控行业的应用 (23)
图表 30.我国安防行业市场规模变化及预测 (23)
图表 31.工业互联网系统三层架构 (24)
图表 32.验布机传统架构 (24)
图表 33.验布机边缘云架构 (25)
图表 34.我国智能制造行业市场规模变化及预测 (25)
图表 35.物联网智能家居示意图 (26)
图表 36.我国智能家电行业市场规模变化及预测 (26)
图表 37.中兴通讯MEC解决方案 (28)
图表 38.基于边缘云的智能监控解决方案 (29)
图表 39.顺网云示意图 (29)
图表 40.顺网云特性 (30)
图表 41.阿里云物联网平台产品架构 (30)
附录图表42. 报告中提及上市公司估值表 (32)。