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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