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数字经济下，人们对于海量数据的挖掘和运用带来新一波生产率增长与消费者盈余浪潮。随着人工智能、物联网、云计算、边缘计算等新兴技术的快速发展，中国已凭借其网络基础设施、数据中心设施等数据资源优势，迎来数据体量的爆发。
物联网感知数据量激增 边缘计算刚需场景涌现
边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中激进型分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。企业可以选择将算力下沉至更贴近设备端的边缘计算，衍生出端-边-云的协同新模式。
企业决策者也已经开始看到哪些领域可以用边缘解决方案。例如制造行业提出类似于质量控制、生产监控、库存管理、设备管理等都可以采用边缘解决方案。而其他行业如教育、能源、医疗、公共事业同样有很多机会使用边缘解决方案。
边缘计算的优势与可能应用场景
安全性
由于边缘计算只负责自己范围内的任务，数据的处理基于本地，不需要上传到云端，避免了网络传输过程带来的风险，因此数据的安全可以得到保证。一旦数据受到攻击，只会影响本地数据，而不是所有数据。学术界对边缘计算在安全监视领域中的应用持比较乐观的态度，安全监视在实时性、安全性等方面都有较高的要求，必须及时发现危险并发出警报。
低成本、低能耗、低带宽成本
由于数据处理不需要上传到云计算中心，边缘计算不需要使用太多的网络带宽，随着网络带宽的负荷降低，智能设备的能源消耗在网络的边缘将大大减少。因此，边缘计算可以助力企业降低本地设备处理数据的成本与能耗，同时提高计算效率。
5G、边缘计算、分布式云协同发展
5G催生的海量边缘连接场景，也驱动着分布式云的发展。Gartner认为，所有分布式云的实例都是边缘计算的实例，但并非所有边缘计算实例都是分布式云，因为边缘的很多应用都涉及公有云提供商。
通过“边缘”打通最后一公里，实现云边协同与端侧边缘化
随着云计算服务发展，将端侧设备部署在本地，算法放置在云端的产品架构可以有效实现端侧的空间节约、部署的成本降低及算法的实时更新。因此云端协同广泛渗透到各行业产品应用中。AI摄像头便在此背景下应运而生，构建起初步的云“边”端协同；若对时延要求高且算法需求复杂的应用场景，则需搭建边缘盒子或边缘服务器，构建边缘侧，实现云、边、端的相互协同。
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