主要观点总结
随着行业智能时代的来临，边缘计算作为支撑数字化、网络化和智能化的关键技术，正受到业界的广泛关注和应用。边缘计算通过提供数据实时处理、智能决策和智能操作等功能，助力各行业实现经济和社会价值的提升。面临行业智能的需求与挑战，边缘计算已率先在多个领域应用，并面临OT与ICT跨界协作、数据难以模型化、产业链变长等挑战。为了应对这些挑战，边缘计算需要提供联接性、数据优化、应用智能和安全与隐私保护等功能，并通过与云计算的协同，提升整体系统的智能化水平。目前，边缘计算已经取得显著进展，形成了产业联盟、标准化和商业化实践，并在不同行业中展示了其应用潜力。
关键观点总结
关键观点1: 边缘计算背景与需求
行业智能时代已来，数字化、网络化和智能化成为目标，边缘计算作为支撑技术，助力行业智能的实现。
关键观点2: 边缘计算的应用与挑战
边缘计算已在多个领域应用，如制造、电力、交通等，面临OT与ICT跨界协作、数据难以模型化、产业链变长等挑战。
关键观点3: 边缘计算的功能与协同
边缘计算需要提供联接性、数据优化、应用智能和安全与隐私保护等功能，并与云计算协同，提升系统智能化水平。
关键观点4: 边缘计算产业进展
边缘计算已形成产业联盟、标准化和商业化实践，并在不同行业中展示了其应用潜力。
文章预览
01 边缘计算产生的背景与需求 行业智能时代已来 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。通过对人、物、环境、过程等对象，进行数字化而产生数据，通过网络化实 现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各 行业创造经济和社会价值。智能化是以数据的智能分析为基础，从而实现智能决策和智能操作，并通过闭环实现业 务流程的持续智能优化。 以大数据、机器学习、深度学习为代表的智能技术已 经在语音识别、图像识别、用户画像等方面得到应用，在 算法、模型、架构等方面取得了较大的进展。智能技术已经率先在制造、电力、交通、医疗、农业、电梯、水务、 物流、公共事业等行业开
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