業界普遍認為，追溯邊緣計算的起源，應該早于云計算之前。2012年，IBM發布了擁有“八橫四縱”架構的物聯網生態圖，該生態圖所展示的七層技術架構中有一層就是“邊緣計算”。盡管在這五六年的時間里，邊緣計算并未太大動靜，反而讓云計算好好發展了一把，但隨著云計算不足以處理和分析物聯網設備生成的數據，蟄伏已久的邊緣計算終于迎來大爆發!

盡管2018年被稱為人工智能的爆發元年，但不可置否的是，在人工智能開始滲透至各行各業的同時，邊緣計算也迅速崛起，成為了2018年的又一年度關鍵詞。

物聯網數據處理與邊緣計算大爆發

CDN(Content Cache(內容緩存)是世界公認最早的邊緣計算的原型，通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于邊緣Edge的服務，用來借助緩存數據，提高近地節點數據傳輸的性能。而隨著技術的不斷變革，人們在將數據在云端進行存儲后，開始著手在邊緣處進行云端存儲數據的計算工作，CDN的延伸工作“邊緣計算”由此出現。

廣義來說，邊緣計算被理解為利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序，被認為是利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式的云計算的一種形式，兩者都是處理大數據的計算運行的方式，在應用上并沒有太大的差別。于是，在物聯網發展早期，隨著越來越多的應用遷移到“云”，云計算成為了最大的受益者。

那么，為什么邊緣計算在最近幾年的時間內登上了“快車道”，并呈現出力壓“元計算”的趨勢呢?業界普遍認為邊緣計算的爆發與物聯網數據處理息息相關。

相關報告顯示，2018年全球物聯網市場全球物聯網市場(包括連接、應用、平臺與服務)規模將突破千億美元，達到1036億美元。而到2025年，物聯網市場預計將突破萬億美元，且到2025年全球范圍內將會有18億移動物聯網(Mobile IoT)連接(總共31億蜂窩物聯網連接)。截止目前，物聯網已在交通、物流、教育、環保、醫療、安防、電力等多個領域落地開花，而“物聯網+行業應用”的細分市場在始出現分化的同時，也促進和升級了芯片、智能識別、傳感器、區塊鏈、云計算等相關新技術的迭代演進。

從某種程度上來說，云計算最為互聯網最重要的平臺技術，已經能夠建造大型數據中心，將大量數據集中式存儲和處理，并利用數據中心海量機器的算力來計算和解決問題。但隨著物聯網時代的到來及升級，云計算平臺在物聯網應用中面臨著海量設備接入、海量數據、帶寬不夠和功耗過高等高難度挑戰。就目前的帶寬水平來說，還無法支持設備到云端之間的數據傳輸。

這時候，不用將數據傳至云端，在邊緣側即可對實時數據進行處理的邊緣計算開始出現在眾人眼前，并廣受青睞。IDC在《中國制造業物聯網市場預測2016-2020年》報告中提出，2018年將有40%的數據需要在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲，且到2020年，物聯網會有500億感知設備，50%的計算會在邊緣設備上發生。

“實現萬物互聯”是物聯網的終極目標，在物聯網時代數據處理的 2.0 時代，不斷增長的數據催生了對邊緣計算的需求。在靠近實物的邊緣上對數據進行處理、存儲、應用后，邊緣計算不僅解決了設備與云端數據的傳輸問題，還能滿足行業在數字化變革中的關鍵需求。

需要提及的是，盡管當前邊緣計算主要應用早商業領域，但需要注意的是，商業用占據了整個物聯網市場的半壁江山。也就是說，邊緣計算市場規模不可小覷。

而除了物聯網數據處理需求，這波人工智能技術的發展升級，也在很大程度上也促進了邊緣計算的爆發。大數據應用中常常面對的一個痛點，就是沒有采集到合適的數據，而邊緣計算可以為核心服務器的大數據算法提供最準確，最及時的數據來源，讓人工智能應用發揮最大的價值。

多方布局邊緣計算，邊緣計算全面開花

邊緣計算巨大的市場空間已成為科技公司下一個競爭點。

在國外，被業界稱為 “3A”的云計算三巨頭(包括亞馬遜AWS、微軟AZURE)以及CDN玩家都已在邊緣計算上進行戰略布局。

在中國，阿里巴巴2018年戰略投入“邊緣計算”領域;海康威視開啟 AI Cloud+ 行業解決方案的應用，將“云邊融合”技術植入多個行業;大華股份為適應新形勢下社會治安防控體系建設的要求，定制了一套邊緣計算節點智能聯網解決方案;曠視打造“云—邊—端”的業務體系，構建云邊端協同的智能安防感知網絡;華為、英特爾、ARM等公司聯合成立邊緣計算聯盟，致力于推動各方產業資源合作，引領邊緣計算產業的健康發展……

而除了多方布局邊緣計算市場，伴隨著物聯網市場的日益發展，邊緣計算也以其高速精準的相應能力滲透至物聯網市場的各行各業當中。根據Gartner的技術成熟曲線理論來說，在2015年IoT從概念上而言，已經到達頂峰位置。因此，物聯網的大規模應用也開始加速。未來5-10年內IoT會進入一個應用爆發期，邊緣計算也隨之被預期將得到更多的應用。

在智能安防領域，除了彌補云計算相應不及時、功耗高的問題，邊緣計算還滿足了安防行業在實時業務、安全與隱私保護等方面的需求。以視頻監控為例，在早期的視頻監控技術當中，邊緣計算被認為是一種視頻壓縮及加密技術，該技術減少網絡帶寬，以方便視頻數據的傳輸;而隨著第五代視頻監控時代——視頻結構化時代的提出，視頻監控產業在完成全城智能監控、動態人臉布控、人臉識別及捕捉等環節之后，如何從還如何從海量視頻數據中迅速挖掘出關鍵信息已成為視頻結構化時代的關鍵問題。在這個時代中，邊緣計算成為了強有力的幕后推手及輔助工具，邊緣計算所帶的云、邊、端架構可助力數據分層分級的采集、存儲、計算和應用，提升基于深度學習的人臉識別等人工智能算法的精準度。同時，邊緣計算作為一個安全高效的計算平臺和計算方式，在后端支撐著智慧城市鋪設網絡、裝置傳感器以及搭建系統平臺等一系列步驟，為安防行業帶來更好的應用體驗。

邊緣計算時的AI終端產品一直是業界的一大發力點之一，而隨著人工智能的出現，AI終端產品如AI芯片也變成了現實。AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。AI芯片可以讓人工智能軟件的效率達到最高，這對計算實時性要求高的邊緣計算設備至關重要。在去年的北京安博會中，“天、寒、地、鑒”等AI芯片公司紛紛推出了不少AI芯片產品，這些產品不乏有針對邊緣計算應用的芯片及開發板、計算棒等算力產品，有助于開發者完成各種類型的AI應用程序開發。

甚至在智能家居行業中，智能家居不同產品之間互動場景的定義，都需要邊緣計算。此時的邊緣計算充當網關亦或是中控系統，通過云計算與邊緣計算協同設備之間的互聯互通、場景控制需要。

……

當然，現階段的邊緣計算不僅僅只發力于安防行業、AI芯片以及智能家居行業，可穿戴設備、無人機、機器人、車聯網(自動駕駛)、油氣遠程監控、汽車自動駕駛等領域都已經出現了它的蹤跡。

或許我們還可以這樣認為，從上游的芯片、圖像傳感器，到中游的邊緣計算解決方案、產品、平臺，再到下游的對接應用層，邊緣計算不僅全面落地，還給整個產業帶來了全鏈式變化。

云邊融合已成未來趨勢，但痛點依舊存在

未來邊緣計算將如何更好地推動物聯網技術發展?當前業界給出的答案是“云邊融合”。

有人認為，“如果把云計算比作整個計算機智能系統的大腦。那么邊緣計算就是這個系統的眼睛耳朵和手腳。核心服務器讓智能系統具有很強的人工智能，但是如果這個人工智能是聾子瞎子，它也發揮不了太大的作用。邊緣計算和云計算的結合讓整個智能系統不但頭腦清楚，而且耳聰目明，手腳靈便。”

也就是說，從長遠來看，云邊融合是必然趨勢。云計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力，邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應。兩者互補，將驅動物聯網產業應用邁入全新層次。

的確，邊緣計算可以極大擴張電腦及網絡連接的設備量級，并與5G網絡的大規模應用結合將徹底釋放IOT行業的潛能。但此時我們也需要提及一點，邊緣計算并非完美無缺，與IT的其他方面一樣，邊緣計算也有自己的一套網絡安全威脅和漏洞，這些風險包括訪問設備的弱密碼、不安全的通信以及物理安全風險。而除了安全問題，當前邊緣計算的發展，還受到聯接的海量與異構、業務的實時性、應用的智能性以及數據優化等多方面的制約。

但可以期待的是，隨著邊緣計算機制的逐步完善，所有難題都將被攻克，而邊緣計算也將為物聯網市場以及人工智能市場帶來最優的應用效果。未來，一切可期!

文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html業界普遍認為，追溯邊緣計算的起源，應該早于云計算之前。2012年，IBM發布了擁有“八橫四縱”架構的物聯網生態圖，該生態圖所展示的七層技術架構中有一層就是“邊緣計算”。盡管在這五六年的時間里，邊緣計算并未太大動靜，反而讓云計算好好發展了一把，但隨著云計算不足以處理和分析物聯網設備生成的數據，蟄伏已久的邊緣計算終于迎來大爆發!

盡管2018年被稱為人工智能的爆發元年，但不可置否的是，在人工智能開始滲透至各行各業的同時，邊緣計算也迅速崛起，成為了2018年的又一年度關鍵詞。

物聯網數據處理與邊緣計算大爆發

CDN(Content Cache(內容緩存)是世界公認最早的邊緣計算的原型，通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于邊緣Edge的服務，用來借助緩存數據，提高近地節點數據傳輸的性能。而隨著技術的不斷變革，人們在將數據在云端進行存儲后，開始著手在邊緣處進行云端存儲數據的計算工作，CDN的延伸工作“邊緣計算”由此出現。

廣義來說，邊緣計算被理解為利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序，被認為是利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式的云計算的一種形式，兩者都是處理大數據的計算運行的方式，在應用上并沒有太大的差別。于是，在物聯網發展早期，隨著越來越多的應用遷移到“云”，云計算成為了最大的受益者。

那么，為什么邊緣計算在最近幾年的時間內登上了“快車道”，并呈現出力壓“元計算”的趨勢呢?業界普遍認為邊緣計算的爆發與物聯網數據處理息息相關。

相關報告顯示，2018年全球物聯網市場全球物聯網市場(包括連接、應用、平臺與服務)規模將突破千億美元，達到1036億美元。而到2025年，物聯網市場預計將突破萬億美元，且到2025年全球范圍內將會有18億移動物聯網(Mobile IoT)連接(總共31億蜂窩物聯網連接)。截止目前，物聯網已在交通、物流、教育、環保、醫療、安防、電力等多個領域落地開花，而“物聯網+行業應用”的細分市場在始出現分化的同時，也促進和升級了芯片、智能識別、傳感器、區塊鏈、云計算等相關新技術的迭代演進。

從某種程度上來說，云計算最為互聯網最重要的平臺技術，已經能夠建造大型數據中心，將大量數據集中式存儲和處理，并利用數據中心海量機器的算力來計算和解決問題。但隨著物聯網時代的到來及升級，云計算平臺在物聯網應用中面臨著海量設備接入、海量數據、帶寬不夠和功耗過高等高難度挑戰。就目前的帶寬水平來說，還無法支持設備到云端之間的數據傳輸。

這時候，不用將數據傳至云端，在邊緣側即可對實時數據進行處理的邊緣計算開始出現在眾人眼前，并廣受青睞。IDC在《中國制造業物聯網市場預測2016-2020年》報告中提出，2018年將有40%的數據需要在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲，且到2020年，物聯網會有500億感知設備，50%的計算會在邊緣設備上發生。

“實現萬物互聯”是物聯網的終極目標，在物聯網時代數據處理的 2.0 時代，不斷增長的數據催生了對邊緣計算的需求。在靠近實物的邊緣上對數據進行處理、存儲、應用后，邊緣計算不僅解決了設備與云端數據的傳輸問題，還能滿足行業在數字化變革中的關鍵需求。

需要提及的是，盡管當前邊緣計算主要應用早商業領域，但需要注意的是，商業用占據了整個物聯網市場的半壁江山。也就是說，邊緣計算市場規模不可小覷。

而除了物聯網數據處理需求，這波人工智能技術的發展升級，也在很大程度上也促進了邊緣計算的爆發。大數據應用中常常面對的一個痛點，就是沒有采集到合適的數據，而邊緣計算可以為核心服務器的大數據算法提供最準確，最及時的數據來源，讓人工智能應用發揮最大的價值。

多方布局邊緣計算，邊緣計算全面開花

邊緣計算巨大的市場空間已成為科技公司下一個競爭點。

在國外，被業界稱為 “3A”的云計算三巨頭(包括亞馬遜AWS、微軟AZURE)以及CDN玩家都已在邊緣計算上進行戰略布局。

在中國，阿里巴巴2018年戰略投入“邊緣計算”領域;海康威視開啟 AI Cloud+ 行業解決方案的應用，將“云邊融合”技術植入多個行業;大華股份為適應新形勢下社會治安防控體系建設的要求，定制了一套邊緣計算節點智能聯網解決方案;曠視打造“云—邊—端”的業務體系，構建云邊端協同的智能安防感知網絡;華為、英特爾、ARM等公司聯合成立邊緣計算聯盟，致力于推動各方產業資源合作，引領邊緣計算產業的健康發展……

而除了多方布局邊緣計算市場，伴隨著物聯網市場的日益發展，邊緣計算也以其高速精準的相應能力滲透至物聯網市場的各行各業當中。根據Gartner的技術成熟曲線理論來說，在2015年IoT從概念上而言，已經到達頂峰位置。因此，物聯網的大規模應用也開始加速。未來5-10年內IoT會進入一個應用爆發期，邊緣計算也隨之被預期將得到更多的應用。

在智能安防領域，除了彌補云計算相應不及時、功耗高的問題，邊緣計算還滿足了安防行業在實時業務、安全與隱私保護等方面的需求。以視頻監控為例，在早期的視頻監控技術當中，邊緣計算被認為是一種視頻壓縮及加密技術，該技術減少網絡帶寬，以方便視頻數據的傳輸;而隨著第五代視頻監控時代——視頻結構化時代的提出，視頻監控產業在完成全城智能監控、動態人臉布控、人臉識別及捕捉等環節之后，如何從還如何從海量視頻數據中迅速挖掘出關鍵信息已成為視頻結構化時代的關鍵問題。在這個時代中，邊緣計算成為了強有力的幕后推手及輔助工具，邊緣計算所帶的云、邊、端架構可助力數據分層分級的采集、存儲、計算和應用，提升基于深度學習的人臉識別等人工智能算法的精準度。同時，邊緣計算作為一個安全高效的計算平臺和計算方式，在后端支撐著智慧城市鋪設網絡、裝置傳感器以及搭建系統平臺等一系列步驟，為安防行業帶來更好的應用體驗。

邊緣計算時的AI終端產品一直是業界的一大發力點之一，而隨著人工智能的出現，AI終端產品如AI芯片也變成了現實。AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。AI芯片可以讓人工智能軟件的效率達到最高，這對計算實時性要求高的邊緣計算設備至關重要。在去年的北京安博會中，“天、寒、地、鑒”等AI芯片公司紛紛推出了不少AI芯片產品，這些產品不乏有針對邊緣計算應用的芯片及開發板、計算棒等算力產品，有助于開發者完成各種類型的AI應用程序開發。

甚至在智能家居行業中，智能家居不同產品之間互動場景的定義，都需要邊緣計算。此時的邊緣計算充當網關亦或是中控系統，通過云計算與邊緣計算協同設備之間的互聯互通、場景控制需要。

……

當然，現階段的邊緣計算不僅僅只發力于安防行業、AI芯片以及智能家居行業，可穿戴設備、無人機、機器人、車聯網(自動駕駛)、油氣遠程監控、汽車自動駕駛等領域都已經出現了它的蹤跡。

或許我們還可以這樣認為，從上游的芯片、圖像傳感器，到中游的邊緣計算解決方案、產品、平臺，再到下游的對接應用層，邊緣計算不僅全面落地，還給整個產業帶來了全鏈式變化。

云邊融合已成未來趨勢，但痛點依舊存在

未來邊緣計算將如何更好地推動物聯網技術發展?當前業界給出的答案是“云邊融合”。

有人認為，“如果把云計算比作整個計算機智能系統的大腦。那么邊緣計算就是這個系統的眼睛耳朵和手腳。核心服務器讓智能系統具有很強的人工智能，但是如果這個人工智能是聾子瞎子，它也發揮不了太大的作用。邊緣計算和云計算的結合讓整個智能系統不但頭腦清楚，而且耳聰目明，手腳靈便。”

也就是說，從長遠來看，云邊融合是必然趨勢。云計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力，邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應。兩者互補，將驅動物聯網產業應用邁入全新層次。

的確，邊緣計算可以極大擴張電腦及網絡連接的設備量級，并與5G網絡的大規模應用結合將徹底釋放IOT行業的潛能。但此時我們也需要提及一點，邊緣計算并非完美無缺，與IT的其他方面一樣，邊緣計算也有自己的一套網絡安全威脅和漏洞，這些風險包括訪問設備的弱密碼、不安全的通信以及物理安全風險。而除了安全問題，當前邊緣計算的發展，還受到聯接的海量與異構、業務的實時性、應用的智能性以及數據優化等多方面的制約。

但可以期待的是，隨著邊緣計算機制的逐步完善，所有難題都將被攻克，而邊緣計算也將為物聯網市場以及人工智能市場帶來最優的應用效果。未來，一切可期!

文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html業界普遍認為，追溯邊緣計算的起源，應該早于云計算之前。2012年，IBM發布了擁有“八橫四縱”架構的物聯網生態圖，該生態圖所展示的七層技術架構中有一層就是“邊緣計算”。盡管在這五六年的時間里，邊緣計算并未太大動靜，反而讓云計算好好發展了一把，但隨著云計算不足以處理和分析物聯網設備生成的數據，蟄伏已久的邊緣計算終于迎來大爆發!

盡管2018年被稱為人工智能的爆發元年，但不可置否的是，在人工智能開始滲透至各行各業的同時，邊緣計算也迅速崛起，成為了2018年的又一年度關鍵詞。

物聯網數據處理與邊緣計算大爆發

CDN(Content Cache(內容緩存)是世界公認最早的邊緣計算的原型，通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于邊緣Edge的服務，用來借助緩存數據，提高近地節點數據傳輸的性能。而隨著技術的不斷變革，人們在將數據在云端進行存儲后，開始著手在邊緣處進行云端存儲數據的計算工作，CDN的延伸工作“邊緣計算”由此出現。

廣義來說，邊緣計算被理解為利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序，被認為是利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式的云計算的一種形式，兩者都是處理大數據的計算運行的方式，在應用上并沒有太大的差別。于是，在物聯網發展早期，隨著越來越多的應用遷移到“云”，云計算成為了最大的受益者。

那么，為什么邊緣計算在最近幾年的時間內登上了“快車道”，并呈現出力壓“元計算”的趨勢呢?業界普遍認為邊緣計算的爆發與物聯網數據處理息息相關。

相關報告顯示，2018年全球物聯網市場全球物聯網市場(包括連接、應用、平臺與服務)規模將突破千億美元，達到1036億美元。而到2025年，物聯網市場預計將突破萬億美元，且到2025年全球范圍內將會有18億移動物聯網(Mobile IoT)連接(總共31億蜂窩物聯網連接)。截止目前，物聯網已在交通、物流、教育、環保、醫療、安防、電力等多個領域落地開花，而“物聯網+行業應用”的細分市場在始出現分化的同時，也促進和升級了芯片、智能識別、傳感器、區塊鏈、云計算等相關新技術的迭代演進。

從某種程度上來說，云計算最為互聯網最重要的平臺技術，已經能夠建造大型數據中心，將大量數據集中式存儲和處理，并利用數據中心海量機器的算力來計算和解決問題。但隨著物聯網時代的到來及升級，云計算平臺在物聯網應用中面臨著海量設備接入、海量數據、帶寬不夠和功耗過高等高難度挑戰。就目前的帶寬水平來說，還無法支持設備到云端之間的數據傳輸。

這時候，不用將數據傳至云端，在邊緣側即可對實時數據進行處理的邊緣計算開始出現在眾人眼前，并廣受青睞。IDC在《中國制造業物聯網市場預測2016-2020年》報告中提出，2018年將有40%的數據需要在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲，且到2020年，物聯網會有500億感知設備，50%的計算會在邊緣設備上發生。

“實現萬物互聯”是物聯網的終極目標，在物聯網時代數據處理的 2.0 時代，不斷增長的數據催生了對邊緣計算的需求。在靠近實物的邊緣上對數據進行處理、存儲、應用后，邊緣計算不僅解決了設備與云端數據的傳輸問題，還能滿足行業在數字化變革中的關鍵需求。

需要提及的是，盡管當前邊緣計算主要應用早商業領域，但需要注意的是，商業用占據了整個物聯網市場的半壁江山。也就是說，邊緣計算市場規模不可小覷。

而除了物聯網數據處理需求，這波人工智能技術的發展升級，也在很大程度上也促進了邊緣計算的爆發。大數據應用中常常面對的一個痛點，就是沒有采集到合適的數據，而邊緣計算可以為核心服務器的大數據算法提供最準確，最及時的數據來源，讓人工智能應用發揮最大的價值。

多方布局邊緣計算，邊緣計算全面開花

邊緣計算巨大的市場空間已成為科技公司下一個競爭點。

在國外，被業界稱為 “3A”的云計算三巨頭(包括亞馬遜AWS、微軟AZURE)以及CDN玩家都已在邊緣計算上進行戰略布局。

在中國，阿里巴巴2018年戰略投入“邊緣計算”領域;海康威視開啟 AI Cloud+ 行業解決方案的應用，將“云邊融合”技術植入多個行業;大華股份為適應新形勢下社會治安防控體系建設的要求，定制了一套邊緣計算節點智能聯網解決方案;曠視打造“云—邊—端”的業務體系，構建云邊端協同的智能安防感知網絡;華為、英特爾、ARM等公司聯合成立邊緣計算聯盟，致力于推動各方產業資源合作，引領邊緣計算產業的健康發展……

而除了多方布局邊緣計算市場，伴隨著物聯網市場的日益發展，邊緣計算也以其高速精準的相應能力滲透至物聯網市場的各行各業當中。根據Gartner的技術成熟曲線理論來說，在2015年IoT從概念上而言，已經到達頂峰位置。因此，物聯網的大規模應用也開始加速。未來5-10年內IoT會進入一個應用爆發期，邊緣計算也隨之被預期將得到更多的應用。

在智能安防領域，除了彌補云計算相應不及時、功耗高的問題，邊緣計算還滿足了安防行業在實時業務、安全與隱私保護等方面的需求。以視頻監控為例，在早期的視頻監控技術當中，邊緣計算被認為是一種視頻壓縮及加密技術，該技術減少網絡帶寬，以方便視頻數據的傳輸;而隨著第五代視頻監控時代——視頻結構化時代的提出，視頻監控產業在完成全城智能監控、動態人臉布控、人臉識別及捕捉等環節之后，如何從還如何從海量視頻數據中迅速挖掘出關鍵信息已成為視頻結構化時代的關鍵問題。在這個時代中，邊緣計算成為了強有力的幕后推手及輔助工具，邊緣計算所帶的云、邊、端架構可助力數據分層分級的采集、存儲、計算和應用，提升基于深度學習的人臉識別等人工智能算法的精準度。同時，邊緣計算作為一個安全高效的計算平臺和計算方式，在后端支撐著智慧城市鋪設網絡、裝置傳感器以及搭建系統平臺等一系列步驟，為安防行業帶來更好的應用體驗。

邊緣計算時的AI終端產品一直是業界的一大發力點之一，而隨著人工智能的出現，AI終端產品如AI芯片也變成了現實。AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。AI芯片可以讓人工智能軟件的效率達到最高，這對計算實時性要求高的邊緣計算設備至關重要。在去年的北京安博會中，“天、寒、地、鑒”等AI芯片公司紛紛推出了不少AI芯片產品，這些產品不乏有針對邊緣計算應用的芯片及開發板、計算棒等算力產品，有助于開發者完成各種類型的AI應用程序開發。

甚至在智能家居行業中，智能家居不同產品之間互動場景的定義，都需要邊緣計算。此時的邊緣計算充當網關亦或是中控系統，通過云計算與邊緣計算協同設備之間的互聯互通、場景控制需要。

……

當然，現階段的邊緣計算不僅僅只發力于安防行業、AI芯片以及智能家居行業，可穿戴設備、無人機、機器人、車聯網(自動駕駛)、油氣遠程監控、汽車自動駕駛等領域都已經出現了它的蹤跡。

或許我們還可以這樣認為，從上游的芯片、圖像傳感器，到中游的邊緣計算解決方案、產品、平臺，再到下游的對接應用層，邊緣計算不僅全面落地，還給整個產業帶來了全鏈式變化。

云邊融合已成未來趨勢，但痛點依舊存在

未來邊緣計算將如何更好地推動物聯網技術發展?當前業界給出的答案是“云邊融合”。

有人認為，“如果把云計算比作整個計算機智能系統的大腦。那么邊緣計算就是這個系統的眼睛耳朵和手腳。核心服務器讓智能系統具有很強的人工智能，但是如果這個人工智能是聾子瞎子，它也發揮不了太大的作用。邊緣計算和云計算的結合讓整個智能系統不但頭腦清楚，而且耳聰目明，手腳靈便。”

也就是說，從長遠來看，云邊融合是必然趨勢。云計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力，邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應。兩者互補，將驅動物聯網產業應用邁入全新層次。

的確，邊緣計算可以極大擴張電腦及網絡連接的設備量級，并與5G網絡的大規模應用結合將徹底釋放IOT行業的潛能。但此時我們也需要提及一點，邊緣計算并非完美無缺，與IT的其他方面一樣，邊緣計算也有自己的一套網絡安全威脅和漏洞，這些風險包括訪問設備的弱密碼、不安全的通信以及物理安全風險。而除了安全問題，當前邊緣計算的發展，還受到聯接的海量與異構、業務的實時性、應用的智能性以及數據優化等多方面的制約。

但可以期待的是，隨著邊緣計算機制的逐步完善，所有難題都將被攻克，而邊緣計算也將為物聯網市場以及人工智能市場帶來最優的應用效果。未來，一切可期!

文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html業界普遍認為，追溯邊緣計算的起源，應該早于云計算之前。2012年，IBM發布了擁有“八橫四縱”架構的物聯網生態圖，該生態圖所展示的七層技術架構中有一層就是“邊緣計算”。盡管在這五六年的時間里，邊緣計算并未太大動靜，反而讓云計算好好發展了一把，但隨著云計算不足以處理和分析物聯網設備生成的數據，蟄伏已久的邊緣計算終于迎來大爆發!

文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html業界普遍認為，追溯邊緣計算的起源，應該早于云計算之前。2012年，IBM發布了擁有“八橫四縱”架構的物聯網生態圖，該生態圖所展示的七層技術架構中有一層就是“邊緣計算”。盡管在這五六年的時間里，邊緣計算并未太大動靜，反而讓云計算好好發展了一把，但隨著云計算不足以處理和分析物聯網設備生成的數據，蟄伏已久的邊緣計算終于迎來大爆發!

文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html2019年2月12日目錄

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?環旭電子落子大亞灣，擴大開支鞏固蘋果產業鏈優勢(長城證券)

1.5G商用首單落地，邊緣計算有望成為下一個風口!(國金證券)

5G商用臨近，物聯網技術和產業鏈逐步成熟，國金證券認為邊緣計算有望成為下一個風口。Gartner調研數據顯示，業內有84%的企業計劃在2021年前將邊緣計算納入自身規劃之中。市場規模方面，據CBInsights預測，2023年全球邊緣計算市場有望達到340億美元。

在應用方向上，國金證券建議重點關注延遲敏感、安全隱私要求較高、異構設備較多的場景，視頻、無人駕駛、AR/VR、工業互聯網和云游戲等應用場景有望率先落地。在投資節奏上，邊緣計算產業演進可參照云計算，基礎設施及硬件-軟件平臺-應用服務的發展路徑。長期看，在云、AI技術和產業有深厚積累及前沿布局的平臺型公司有望成為邊緣計算浪潮最大受益者。短期看，相關基礎設施及硬件廠商等將先行受益。同時，部分布局或轉型較早的細分應用/服務廠商有望充分享受行業成長紅利從而獲取更多市場份額。

1月30日，中國移動公布了2019年5G規模組網及應用示范工程無線主設備租賃建設單一來源采購信息公告，將向五大設備商租賃500站5G基站。國金證券認為此次采購結果在一定程度上反映了華為在5G產業鏈絕對領先的市場地位，但設備商最終市場格局在2020年5G規模商用后才能逐漸明確。同時，5G首單落地標志著由代際升級驅動的運營商新一輪資本開支周期正式開啟。主設備商具有主導話語權，行業集中度高，在業績和估值雙輪驅動下，有望迎來戴維斯雙擊。

1月31日，工業互聯網領域兩大重量級組織IIC(工業互聯網聯盟)與OpenFog正式合并，合并后的組織將致力于引領工業互聯網系統的發展。IIC與OpenFog的合并意味著行業標準的主導話語權進一步集中，工業互聯網制高點爭奪進入新階段。據CCID預測，2020年中國工業互聯網市場規模將超7700億，年復合增速約18%。目前我國制造業整體信息化水平較低，3C行業自動化率僅在15%~25%之間。在此階段，我國制造業的首要任務仍是在線化和數據化，具備制造業know-how、布局工業互聯網平臺的云計算龍頭企業有望在制造業云化浪潮中脫穎而出。

國金證券建議關注布局邊緣計算的CDN龍頭網宿科技(300017.SZ)、5G產業鏈主設備商中興通訊(000063.SZ)，以及布局工業互聯網平臺的ERP龍頭用友網絡(600588.SH)、建筑信息化龍頭廣聯達(002410.SZ)。

2.Tesla擬收購Maxwell，引領新一輪超級電容應用熱潮(申萬宏源)

2019年2月特斯拉(Tesla)宣布將以2.18億美元收購Maxwell全部股權，較公告日前Maxwell的最新收盤價溢價55%，該交易最快于2019年二季度完成。申萬宏源認為，此次收購的最主要潛在動機有二：①儲備超級電容技術與產能，未來用于商業儲能系統、電動卡車Semi動力系統、甚至超跑乘用車動力系統中;②推動Maxwell專有的干電極技術，進一步降低鋰電池生產成本。

申萬宏源認為，特斯拉作為全球純電動汽車龍頭，常年跟蹤全球先進儲能技術，此輪收購再次證明超級電容在儲能領域應用的商業價值，有望引領新一輪超級電容應用與開發熱潮。

超級電容器由于充放電屬物理而非化學過程，與鋰電池相比具有功率大、壽命長、循環效率高的明顯優勢，可廣泛應用于各類汽車的制動能量回收、啟停系統、動力輔助等服務。在電力領域，超級電容器主要作為FTU后備電源，或在微電網及公用電網內提供電壓、頻率和功率穩定化服務，并可在風力發電領域用于為變槳系統提供動力、平抑短期功率波動等服務。根據Research and Markets報告，2017年全球超級電容器市場8.28億美元，預計到2026年將達到49.85億美元，年復合增長率達到22.1%。

超級電容領域海外企業領先地位明顯，占據著全球大部分市場，主要的生產企業有：美國MAXWELL、Ioxus，日本ELNA、PANASONIC，韓國LSMtron、VinaTechnology以及俄羅斯ECOND等。國內超級電容產業起步于80年代，目前已逐漸實現電極材料及電解液的國產化配套，超級電容系統生產商主要有錦州凱美能源、北京集星聯合電子、深圳今朝時代、上海奧威、江海股份等，所生產超級電容產品在交通領域有應用。

申萬宏源認為，特斯拉收購全球超級電容龍頭Maxwell對全球儲能技術應用具有風向標作用，我國在新能源汽車發展早期曾有過一輪混動系統上的應用熱潮，但由于國家補貼向純電動路線傾斜，超級電容應用發展放緩。隨著未來補貼的引導性影響逐漸減小，以及國內產品技術進步與成本降低，超級電容憑借其的倍率與循環性能有望再次迎來應用熱潮。

申萬宏源稱，Maxwell的干電池技術再次提醒我們，鋰電池生產中仍有許多環節存在降本空間，掌握設備、材料核心技術的龍頭電池企業有望加速拉開與競爭對手差距，鋰電池環節推薦全球龍頭寧德時代(300750.SZ)，同時推薦關注全球電容化學品龍頭新宙邦(300037.SZ)，以及國內超級電容生產企業江海股份(002484.SZ)。

3。瞄準“寶貝經濟”，消費升級品牌童裝發展正當時(東興證券)

2017年我國童裝行業總規模1796億元，過去五年復合增速11.14%，是目前服裝行業里最具成長性的子行業。消費人群方面，二胎政策帶來的人口紅利將傳導至大童裝行業。人均消費方面，我國童裝人均消費金額明顯低于發達國家水平，90后新生代人群逐漸成為生育主力背景下，新的一輪童裝消費升級展開，有望帶動行業長期繁榮。

從細分品類看，大童裝受到人口紅利和消費升級雙驅動;童鞋因其功能屬性強，運動品牌更占優;嬰童家紡，品質升級趨勢明顯;兒童出行，安全座椅、兒童推車滲透率低，潛力大。東興證券指出，童裝有明顯必需消費品屬性，受經濟波動影響小。兒童鞋服更換頻次高，與成人服裝相比更注重產品品質而對價格敏感性低的消費特點，使其在家庭消費中具有剛性需求特征。東興證券看好其在經濟整體承壓環境下的增長韌性。

東興證券認為，童裝產品重質量、安全和舒適性，天然有利于行業集中度做大。我國童裝品牌化起步晚，目前市場集中度仍然較低。2017年美國童裝CR5為35.5%，日本CR5為29.4%，而我國童裝CR5只有11.3%，童裝品牌龍頭仍然有很大的發展空間。

童裝品牌在產品、渠道、多品牌、供應鏈四維度打造核心競爭力。北美童裝龍頭Carters，憑借產品質量、多品牌、全渠道突圍成功。我國童裝品牌在產品方面積累自己的研發實力，通過產品力打造品牌力;品牌方面，用單一品牌夯實公司基礎，通過多品牌打開成長天花板;渠道方面，全渠道布局多面觸及到消費者;供應鏈方面，精細化管理實現降本增效。

東興證券建議關注以旗下的巴拉巴拉品牌較早布局童裝，在產品、渠道和供應鏈管理方面建立了自己核心競爭力的森馬服飾(002563.SZ);定位中高端且渠道以直營為主的安奈兒(002875.SZ);主力產品安全座椅等在我國具有爆發潛力的好孩子國際(1086.HK)。并建議積極關注以成人裝為主但是積極布局童裝行業的太平鳥(603877.SH)、海瀾之家(600398.SH)。

4。“單身經濟”快速崛起，“悅己型消費”新勢力抬頭(國金證券)

2017年全國單身人群已達2.2億人，占到總人口15%左右。國金證券認為，年輕的單身群體是未來中國消費趨勢變化的重要風向標。國金證券總結出單身經濟四大共性消費方向：花錢買方便、花錢為了悅己、花錢買寄托和花錢買未來。

①花錢買方便。單身群體的家庭規模變小，物品消費數量趨于下降，且工作壓力之下可自由支配時間減少。因此，靠近社區、高品控的便利店是更適合單身群體的購物場景。2013~2017年，便利店五年復合增速達到12.8%，遠高于超市和百貨業態。同時，外賣是單身青年們的飲食首選。美團數據顯示，2017年20~30歲人群貢獻了65%的訂單量。此外，社交媒體KOL的興起解決了獲取有效信息的問題。精細化運營的KOL受眾群不一定很大，但粉絲轉化為購買行為的轉化率更高。

②花錢為了悅己。用“好看的皮囊+有趣的靈魂”形容悅己型消費非常的貼切。化妝品作為首當其沖的悅己型消費品，當經濟發展到一定體量后，將是表現最強勁的消費品類之一。而旅游是身心均衡的重要消費領域。新一代消費者對于旅游的體驗感要求更高。同時，電影院依舊是新一代年輕人的首選場所，且更看重電影內容的質量，高水平的電影仍有很好的票房反饋。此外，青年公寓是非常適合單身的居住場景，未來家居行業極有可能發展成為一個ToB端的行業，而高顏值、多功能的懶人小家電的也將會非常具備市場前景。

③花錢買寄托。2017年，國內80~90后養寵物人群占比超過70%，且單身居多。對于單身青年來說，寵物是“孩子”、“親人”般的存在。同時，未來游戲行業將向社交化方向發展，而電競有望成為單身群體中的主流文化之一。隨著95和00后的成長以及二次元文化在中國的迅猛發展，二次元將成為單身經濟的重要增長引擎。另外，偶像養成類綜藝為年輕人提供了更為理性和經濟的追星方式，也將推動付費視頻滲透率的提升。

④花錢買未來。85~95后整體受教育程度快速提升，致使企業對人才的綜合素質的要求也越來越高。調查數據顯示，參加過職業教育的年輕人比例高達74%。雖然職業教育的滲透率已經較高，但人均投入的增長空間仍然很大，尤其是在非學歷教育方面。

國金證券認為，單身群體在花錢為了便利、悅己、精神寄托和自我提升的意愿驅動之下，便利店和外賣將成為未來購物的主要場景;具備KOL屬性的社交媒體將成為品牌和商家流量的重要來源;“好看皮囊+有趣靈魂”的認知將推動旅游、化妝品、小家電、寵物和職教等行業的高景氣發展;同時電競、二次元和長短視頻則將成為精神消費的重要組成部分。國金證券推薦關注美團點評(03690.HK)、嗶哩嗶哩(BILI.O)、小米集團(01810.HK)、珀萊雅(603605.SH)、佩蒂股份(300673.SZ)等。

5。環旭電子落子大亞灣，擴大開支鞏固蘋果產業鏈優勢(長城證券)

環旭電子(601231.SH)日前公告與大亞灣區招商局擬簽訂《項目投資協議》，擬設立全資孫公司，注冊資本2億元，總投資不低于13.5億元。同時，公司公告擬回購公司股票不低于1億元，不超過2億元，回購價格不超過每股11元。此次回購的股票主要用于股權激勵計劃，如果有剩余，也可能用于并購對價支付。

公司與大亞灣區招商局擬簽訂《項目投資協議》，擬設立全資孫公司，該公司主要生產視訊控制板、收銀機、服務器主板、新型電子產品等產品，注冊資本2億元，總投資不低于13.5億元，其中固定資產不低于10億元。設立孫公司的主要為持續擴充產能考慮。公司預計2019年資本開支約1.6億美金，顯著高于2018年的8500萬美金，公司支出擴大的資本開支主要是為了滿足客戶新增的訂單需求，隨著設備廠房投入使用，公司營收有望顯著提高。

長城證券指出，公司通訊類業務短期承壓，消費類業務增速高支撐公司業績成長。蘋果公司2019年一季度財報顯示，“可穿戴、智能家電和配件”類目營收為73億美元，比上年同期的55億美元增長了33%。公司是蘋果iPhone產品Sip模組的主要供應商，未來有望持續受益蘋果可穿戴配件的增長。展望2019年，消費類業務仍然會是公司業績成長的主要動力，通訊類業務及存儲業務會導入新客戶，營收增長前景向好。

長城證券看好公司產業鏈地位的上升空間，技術優勢有望在新應用領域不斷擴大，蘋果產業鏈復蘇帶動公司業績成長，預估公司2018~2020年歸母凈利潤為11.80億元、14.32億元及17.43億元，EPS為0.54元、0.66元、0.80元，對應PE分別為17.92倍、14.77倍、12.13倍，給予“推薦”評級。