边缘计算-零帕网

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边缘计算行业专题报告:始于AI,赋能应用

边缘侧是 AI 生态中最重要的组成部分之一。AI 飞轮发展滚滚向前,从今年初 GPT-3.5 惊艳世界,到 5 月 14 日 OpenAI 正式开启插件功能,我们见证了云端大模型的快速迭代与演化。当前时点,AI 大模型已经站在了从“玩具”向“工具”快速演化的关键迭代期。如何让大模型渗透进入各类垂直场景,如何更低成本的使用大模型,如何让更多场景与用户接触 AI,成为了发展的下一个重点。在 AI 向实际场景落地时,边缘算力的重要性加速凸显,边缘算力在成本、时延、隐私上具有天然优势,也可以作为桥梁,预
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边缘计算技术白皮书

在新基建浪潮的带动下,AI 、5G、物联网等技术应用潜力迸发,产业化市场服务向纵深发展,带来了信息流量和计算要求的巨大的变化。根据预测,5G 将进一步刺激视频类富媒体流量的发展,移动视频流量每年增长 45%,到 2023 年占总体移动数据流量的 73%。全球互联网数据量逐年提升,其中 40%流量都将由物联网产生,进而带来了对数据分析和处理的极大需求。边缘计算能够在靠近用户或数据源的位置提供网络、计算、存储服务,不仅能够实现流量的本地化处理,以降低对远端数据中心的流量冲击,而且能够提供低时延和高稳
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工业互联网边缘计算:边缘网关技术要求及测试方法

为适应我国工业互联网新形势需求,推进IT技术与OT技术的深度融合,完善边缘计算 新生态模式系列标准的相关标准体系,制定边缘网关技术指标及要求,针对支撑边缘计算 需求的边缘网关提出可供参考的测试方法规范。用测试标准引领产品研发、指导产品设计、 制造与验收。
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边缘计算产业观察(2022年第2期)

随着5G、大数据及产业互联网的发展,以边缘计算为代表的算力下沉成为新的发展趋势。未来越来越多的智能场景将发生在边缘端,而智能视觉作为边缘智能的重要场景之一,是边缘计算发展的重要使能器,两者的结合将更好地满足行业智能化发展的需求。为了推进边缘视觉技术的发展与应用,边缘计算视觉基础设施工作组(ECVI)依托边缘计算产业联盟、机器视觉产业联盟、智能视觉产业联盟,组织10余家成员单位联合编写了《边缘计算视觉基础设施白皮书》,并于2022智能边缘视觉高峰论坛举办发布仪式,特别邀请邬贺铨院士、余晓晖院长、段
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中移智库:边缘计算视觉基础设施白皮书

日前,中移智库发布了《2022边缘计算视觉基础设施白皮书》(以下简称“白皮书”),白皮书从安防领域、工业领域及体验交互三个层面出发,梳理分析边缘计算在上述行业的应用场景、发展趋势及挑战,结合分析结果,提出相关技术框架,并对框架可行性进行论证。白皮书预计,未来几年时间内,我国边缘计算市场将迎来强势爆发,预计到2025年,5成以上的企业会把数据用边缘数据中心处理,同时,超5成的新建物联网项目将利用边缘计算来进行管理,在市场需求的推动下,边缘计算市场将达到万亿级别,与大数据市场相差无几。[NeadPa
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流程行业边缘计算解决方案白皮书

新一轮产业变革进程不断加速,以信息通信技术驱动的数字化转 型成为企业发展的重要方向,工业互联网、5G 等垂直领域应用的蓬 勃发展,带来了大量数据就近处理和分析需求,边缘计算通过就近提 供边缘智能服务,成为产业数字化转型的关键支撑技术。 为推动边缘计算产业发展,工业互联网产业联盟在 2020 年发布 《离散制造业边缘计算解决方案白皮书》。根据离散行业的特点,针 对其制约因素,阐述了边缘计算的发展和应用是如何打破桎梏,推动 了离散行业的数字化转型。 在《离散制造业边缘计算解决方案
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中国移动-区块链边缘计算技术白皮书

区块链作为新型信息处理技术,在信任建立、价值表示和传递方面有不可取代的优势,目前已经在跨行业协作、社会经济发展中展现出其价值和生命力。边缘计算作为5G面向垂直行业的新技术,在网络和资源组织方式、业务体验提升方面都具有良好的竞争力。 本白皮书聚焦于探讨区块链与边缘计算技术和应用的结合点,探索二者结合产生的相互赋能、相互促进效果,在分析一些典型应用场景的需求、方案的基础上,提出通用性技术方案,包括服务模式和部署方案。最后,总结了“区块链+边缘计算”应用拓展面临的挑战和发展趋
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边缘计算与边缘云:建立面向5G的全新产业生态

多接入边缘计算和边缘云技术是 ICT 融合的产物,以迎合未来高清视频、VR/AR、工业互联网、车联网等业务发展需求。边缘计算通过开放网络能力与大数据、云计算平台结合,使得第三方应用部署到网络边缘,促进 5G网络架构演进更为扁平化,同时也提供了一种新的生态系统和价值链。中国联通未来将布局5G 边缘云的建设,独立建设边缘业务平台,积极参与边缘计算标准化工作,提前开展边缘云业务试商用部署。建立面向 5G的全新产业生态,促进整个边缘计算产业链发展。
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基于MEC的5G车联网业务分析及应用

首先从车联网业务类型和 5G网络特性 2个维度对 5G车联网业务进行了分析,然后分别介绍了 3 种车联网业务类型中的典型场景;之后结合 MEC,介绍了MEC的特性、部署方案及基于MEC的车联网网络架构;最后详细介绍了2个典型的基于 MEC 的车联网业务解决方案,分别为行人防碰撞和编队行驶解决方案。
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