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1、本報告版權屬于編寫單位，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本調查報告文字或者觀點的，應注明來源。違反上述聲明者，將追究其相關法律責任。邊緣計算部署在更靠近最終用戶和數據源頭的位置，滿足集中式數據中心所不能覆蓋的低響應時延、敏捷部署、成本控制等業務場景需求。自邊緣計算概念提出以來，其技術的廣度和深度不斷探索擴展，在一眾主流行業中引發了創新實踐浪潮。本報告以邊緣計算定義業務新引擎邊緣典型場景數據價值洞察為題，深入剖析邊緣計算在技術演進、生態建設、應用場景等方面的最新發展和趨勢，為邊緣計算相關領域下一階段的發展提供參考。版權聲明前 言目 錄Contents一、邊緣計算發展態勢 01 二、邊緣

2、計算應用現狀與挑戰 02 四、生態建設 08 五、邊緣典型場景及價值分析 11 六、未來展望 23 三、邊緣計算技術演進 04 （一）政策牽引 01（二）市場驅動 01（一）邊緣計算應用現狀 02（二）邊緣計算面臨挑戰 03（一）開源框架 08（二）合作伙伴 09（一）制造 11（二）醫療 13（三）能源 15（四）零售 17（五）金融 19（六）物流 21（一）邊緣計算技術演進 04（二）最新技術主張 051.利用 AI：智能化的邊緣分析與洞察 052.簡化邊緣：現代化的邊緣架構與運營 063.保護邊緣：強化的網絡安全與合規性 07邊緣計算發展態勢0101邊緣計算相比于集中式云計算，更靠近用

3、戶業務數據源頭側，在低時延、低帶寬成本、彈性敏捷部署等方面更加貼合業務場景需求，因此，在近年來備受產業界關注。全球范圍內，邊緣計算相關推進戰略政策不斷出臺，牽引邊緣產業廣泛擴張，同時，邊緣側市場需求層出不窮，推動行業應用在邊緣穩步實踐，政策牽引和市場驅動雙重作用下，邊緣計算產業連續多年呈現擴張態勢。政策牽引市場驅動12全球主要發達國家布局邊緣計算戰略體系。2024 年 2 月，美國發布新一版關鍵和新興技術清單，清單可以為美國政府和聯邦機構指示有助于提升美國技術競爭力和國家安全的具體領域，2024 版清單中，先進計算領域包含了邊緣計算與設備技術，指示邊緣計算已成為重要技術方向并將獲得更高優先級的

4、發展順序。2023年 3 月，歐盟委員會通過2023-2024 年數字歐洲工作計劃，以闡述未來幾年關鍵信息技術的重點政策，其中提到將繼續開展端到云服務方面的研究及相關基礎設施建設，并以端到云服務及相關基礎設施建設為基礎，擴大其適用范圍，從各個方面投入資源引導云邊端建設和應用。國內政策高密度出臺牽引邊緣計算深化應用。2023 年 12 月，發改委等六部門印發深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見，政策支持探索開展城市算力網建設，實現國家樞紐節點算力資源與城市算力需求高效供需匹配”，為邊緣算力建設提出計劃指導。2023 年 10 月，工信部等六部門聯合發布算力基礎設施高質量發

5、展行動計劃，提出要加快邊緣算力建設，支撐工業制造、金融交易、智能電網、云游戲等低時延業務應用，引導邊緣計算與行業場景深度融合發展。隨著企業 IT 建設逐漸完善和數字化轉型逐漸加速深化，越來越多的場景化算力需求持續提出，傳統集中式的數據中心難以滿足特定行業和場景需求。邊緣計算和云邊協同將集中式算力資源下沉到邊緣場景，解決了集中式云和數據中心在網絡、數據傳輸、算力供給、設備運維方面的瓶頸問題，因此在眾多行業中廣泛應用。邊緣計算市場連續多年保持增長態勢。以中國市場為例，根據IDC最新發布的 中國半年度邊緣計算市場(2023全年)跟蹤報告數據，2023 年中國邊緣計算服務器市場繼續保持穩步上升，同比增

6、長 29.1%。IDC 認為，邊緣計算技術在公共事業的智能化改造過程中正在發揮關鍵作用，邊緣計算不斷“下沉”也進一步促進邊緣服務器的技術迭代和穩步發展。0102來源：IDC 中國，2024 年 4 月邊緣計算應用現狀與挑戰0202邊緣計算應用現狀1隨著物聯網、AI、5G 等技術的快速發展和規?；瘧?，邊端側的連接和數據正在呈指數級增長，數據類型、數據生產和消費速度都在持續增加，因此各類場景對于計算服務的低時延、低成本要求逐漸提升。邊緣計算能夠在一定程度上解決集中式數據中心的響應時間長、帶寬成本高等問題，一方面，作為集中式算力供給的延伸在云系統中協同運作，實現云邊協同從而為企業帶來創新價值；另一

7、方面，邊緣計算能夠獨立于云計算開辟出邊緣原生的使用方式，尤其是在制造、交通、能源等傳統行業，邊緣計算能夠將計算能力擴展至離數據生產、處理最近的源頭側，有效提升系統運行效率，優化用戶體驗。根據中國信通院數據顯示，邊緣計算在工業、音視頻、政務、云游戲、金融等行業廣泛應用。工業政務交通音視頻零售能源金融云游戲物流來源：中國信通院，2024 年 8 月邊緣計算面臨挑戰2將業務從集中式數據中心擴展到邊緣側直接處理，帶來許多優勢的同時也充滿了獨特的挑戰，作為服務供應商需要直面以下挑戰才能使得邊緣場景下的業務部署和運行取得理想效果。邊緣計算的真正價值在于其能夠即時處理數據的能力，決策和行動需要在極短時間內執

8、行。系統為了獲得實時的洞察和決策，數據的獲取、排序和處理速度必須超越傳統場景。然而，當前數據從海量邊緣設備匯聚和整合的過程往往耗時過長，且成本高昂，龐大的數據流直接傳輸至云或數據中心不僅會增加響應時間、引入不必要的延遲，還會減緩執行速度，從而對效率和生產力造成負面影響。因此，持續優化響應時延是邊緣計算面臨的一大挑戰。邊緣節點位置分散，數量眾多，數據交互數量隨節點規模擴展而激增，邊緣系統的數據同步成為一項緊迫任務。邊緣相關的技術快速 發展，也將推動邊緣節點更加靠近真正的終端用戶側(數據產生的地方)，隨著規模增長和位置下沉，邊緣計算系統的管理和使用面臨巨大挑戰。新的技術趨勢和應用場景要求邊緣系統具

9、備更強的處理能力和更高的擴展性，但物理空間的局限性又為邊緣設備的部署帶來了一定的困難，例如，在諸如壁櫥、戶外箱體、交通工具以及其他空間受限的環境中安裝集高性能和輕便型于一身的邊緣設備，構建易于擴展且易于部署的邊緣基礎設施及系統顯得至關重要。響應時延規模擴展03隨著數據安全法規逐步完善和潛在的安全漏洞不斷涌現，產生在邊緣節點的數據在存儲、訪問和傳輸過程中，安全保護變得愈發重要，而許多邊緣位置的安全防護措施不足，這使得邊緣安全漏洞成為網絡攻擊中極具吸引力的目標。同時，數據治理在企業防火墻之外也面臨著諸多挑戰，去中心化的數據中心和云環境，可能會引入數據治理難題。因此，為數據的收集、分析和處理提供安全

10、的邊緣環境成為一個必須執行的任務。數據安全據最新調查顯示，盡管大家都認可將邊緣解決方案作為業務發展的重點，但很多公司又缺乏快速完善邊緣部署及管理所需的專業 IT 人員及管理方法，運營技術（OT）與 IT 基礎設施之間的鴻溝可能會妨礙邊緣計算的成功應用。因此，IT 團隊需要與 OT 領域緊密合作，實現云邊協同，從而打造一致的 IT 管理環境。邊緣管理邊緣計算技術演進0303邊緣計算技術演進1邊緣計算技術的演進是一段跨越數十年的歷史，其概念和技術主要在 21 世紀得到顯著發展。在 20 世紀 90 年代末，邊緣計算的早期概念開始萌芽。2000 年伊始內容分發網絡（CDN）的興起標志著邊緣計算進入一

11、個重要發展階段。進一步推動邊緣計算發展的是移動互聯網的普及，隨著智能手機和移動設備的廣泛使用，在設備本地處理的數據量不斷增加，從而減少了對集中式數據中心的依賴。進入 2010 年代，物聯網（IoT）的蓬勃發展為邊緣計算帶來了新的增長點，IoT 設備產生的海量數據需要在網絡邊緣進行實時處理，使得邊緣計算成為不可或缺的技術支撐。隨后，云計算與邊緣計算的結合，進一步促進了邊緣計算技術的成熟。5G 技術的推廣在 2010 年代末至 2020 年代初期為邊緣計算帶來了革命性的變革，其低延遲和高帶寬的特性極大地增強了邊緣計算處理實時數據和提供高帶寬服務的能力。當前，邊緣計算的標準化和生態系統建設成為行業發

12、展的重點，大約四分之一的企業將可持續發展和 ESG 指標跟蹤作為邊緣和物聯網計劃的一項驅動因素，邊緣計算被看作是提高效率、優化流程的重要技術手段，因此，企業可持續發展和邊緣的結合正在成為企業發展的重要議題。04最新技術主張1、利用 AI：智能化的邊緣分析與洞察2伴隨著技術的逐漸成熟，邊緣計算的發展理念也日漸明晰，即從數據產生的位置進行即時處理以獲取更多的數據價值，不僅符合邊緣計算的核心理念，而且與當前的技術發展趨勢和應用場景相契合。展開而言，目前邊緣計算發展支持三大技術主張：利用 AI、簡化邊緣、保護邊緣。在邊緣部署優化的AI算法和分析能力，使得數據處理更接近數據源，從而減少傳輸延遲，快速響應

13、業務需求。這種優化策略能夠即時捕獲數據價值，為組織提供深度洞察和實時決策支持。邊緣計算的低延遲特性允許在數據產生瞬間即刻處理，為業務提供即時的、有影響力的洞察。這對于需要快速決策的場景，如金融交易、在線游戲或緊急響應系統至關重要。邊緣 AI 服務器是專為邊緣 AI 設計的、能夠提供必要的計算能力、支持復雜的 AI 計算和機器學習工作負載，確保高性能的數據處理的硬件設備。在多云環境中，AI 有助于優化資源分配和成本管理，通過一致的運營增強數據的流動性和業務的靈活性。企業在數據最新鮮時生成洞察，能夠實現快速響應市場變化和客戶需求，從而為組織帶來增值。優化 AI 和分析實時洞察力邊緣 AI 硬件多云

14、和混合云環境中的 AI數據價值增值05AI 的智能分析和監控能力可以提高運營效率，例如通過監控 Wi-Fi 性能和用戶參與度，企業能夠實時優化服務和提升用戶體驗。智能分析和監控通過將人工智能技術融入邊緣計算，實現數據處理的智能化和自動化。利用 AI 算法提升邊緣設備的決策能力，確保實時分析和響應，同時強化了安全性和效率。該解決方案可穿透多云環境，通過現代化的 AI 工廠解決方案為企業提供安全、高效的邊緣計算環境。通過 AI 即服務模式提供成熟的“一體化”邊緣 AI 解決方案，使企業能夠靈活地部署和管理 AI 能力，簡化IT 基礎設施的復雜性，加速洞察力的獲取。AI 即服務（AIaaS）062、

15、簡化邊緣：現代化的邊緣架構與運營企業通過采用現代化的邊緣解決方案，能夠以規?；姆绞胶喕?AI 架構、工作負載和運營，實現更高效的資源管理和成本控制。依托邊緣軟件平臺可以利用自動化、開放式設計、零信任安全原則和多云連接，幫助企業安全地擴展邊緣，各行各業的企業可以便捷、安全地支持任何邊緣應用場景。企業可以在邊緣自由選擇技術解決方案，不再受限于特定供應商的生態系統或技術歷史包袱，增加了 IT 戰略的靈活性和適應性?，F代化邊緣 AI 架構邊緣擴展靈活性和選擇自由通過現代化的邊緣 AI 架構和運營，企業能夠更深入地洞察數據，提高市場競爭力，同時減少維修停機時間，提高整體的效率和生產力。提高效率和生產力

16、利用邊緣軟件平臺，提供自動化、安全擴展和多云支持，能夠簡化邊緣架構和軟硬件使用方式，使企業降低管理資源和成本。運用開放的邊緣技術選擇和靈活的 IT 戰略，結合深入的數據洞察，能夠顯著提升企業的市場競爭力和運營效率。3、保護邊緣：強化的網絡安全與合規性集成先進的安全措施和零信任安全框架，確保數據在邊緣設備上的安全處理和存儲，配套的自動化工具和智能監控系統能夠實時檢測和響應潛在威脅，顯著提高了數據的安全性。此外，優秀的邊緣解決方案支持企業在遵守數據保護法規的同時，實現數據的高效管理和利用。07將網絡安全專業知識深入嵌入到 IT 基礎設施和流程中，確保邊緣計算環境從設計到實施都符合最高安全標準。采用

17、零信任安全框架，對邊緣設備進行細粒度的訪問控制，確保數據和資源的安全，防止未授權訪問。通過安全的供應鏈管理和零信任原則，保護應用程序、數據和基礎設施在每個層面的安全，從源頭上防止風險。利用自動化和智能化的監控工具，提高對邊緣環境中潛在威脅的檢測、監控和響應能力，確保及時識別和緩解安全事件。通過全球分布式安全運營中心（SOC）能夠提供全天候的威脅檢測、調查和響應服務，增強了對全球邊緣環境的安全監控和保護。網絡安全專業知識的嵌入零信任安全框架供應鏈安全自動化和智能化監控全球分布式 SOC數據和系統保護通過內置的數據和系統保護措施，如加密和訪問控制，確保數據的安全性和在出現問題時的快速恢復。生態建設

18、0404在當今這個快速變化的數字化時代，邊緣計算已經成為企業獲取競爭優勢的關鍵，產業內有許多優秀的企業和組織將自身技術能力開放，合縱連橫為邊緣計算產業的蓬勃發展貢獻力量。開源框架1EdgeX Foundry 是一個開源的網絡邊緣軟件平臺，與物理世界的設備、傳感器、執行器和其他物聯網對象進行交互，旨在幫助用戶利用自己青睞的硬件、軟件、標準和服務構建邊緣計算解決方案，同時盡量減少重復性工作。EdgeX Foundry 的主要目的是打造并推廣面向物聯網的通用開放標準 EdgeX；支持和鼓勵物聯網社區，圍繞可互操作的即插即用部件/組件打造一個生態系統；提供構建基于 EdgeX 的物聯網解決方案的工具。

19、KubeEdge 是 2018 年 11 月開源的云原生邊緣計算平臺項目，可將云上容器化的業務流程和設備管理擴展到邊緣上的主機，并為云和邊緣之間的網絡，應用部署和元數據同步提供基礎架構支持。K3s 是由 Rancher Labs 發布的一款開源、極輕量的 Kubernetes 發行版，通過了 CNCF 一致性認證，適用于在資源有限的環境中運行 Kubernetes。K3s 主要用于部署在資源受限的邊緣計算場景中，也可以在本地運行以進行 Kubernetes 測試或開發。EdgeGallery 是由多家企業、機構聯合發起，捐獻給 LF，目前處于 Linux 基金會的 LF Edge Icebox

20、 階段的開源項目。項目目的是打造一個符合 5G 邊緣“聯接+計算”特點的邊緣計算公共平臺，實現網絡能力（尤其是5G 網絡）開放的標準化和 MEC 應用開發、測試、遷移和運行等生命周期流程的通用化。0809合作伙伴2邊緣解決方案不僅是邊緣前沿技術的集中體現，更是與邊緣產業中多個合作伙伴共同構建的生態系統結晶。這個開放的生態系統是邊緣解決方案的生命力所在，它不僅加速了技術的發展和創新，更為企業用戶提供了定制化的解決方案，以滿足他獨特的業務需求。在數字化轉型的征途上，邊緣技術平臺和合作伙伴生態系統是推動企業前進的雙引擎，共同為企業解鎖數據的潛力、優化運營流程、創造新的商業模式，最終實現業務的持續增長

21、和創新。2023 年和 2024 年，在上海和蘇州相繼成立邊緣計算聯合實驗室和邊緣計算聯合創新中心，兩個創新平臺的建成正是各方合作伙伴共建共創的輝煌成果。Intel 作為全球領先的半導體公司，其尖端的處理器技術和硬件支持是創新中心高性能與可靠性的基石。Intel的技術不僅推動了邊緣計算解決方案的發展，更在提升整個創新中心的技術實力方面發揮了關鍵作用，其硬件的穩定性和可靠性，確保了計算任務能夠高效且安全地執行。西門子提供的機床加工行業數字化解決方案，涵蓋了從設計到服務的全流程。西門子的行業數字化技術不僅提高了生產效率，更通過數字化手段，優化了產品質量和生產流程，推動了整個行業的技術進步。Cogi

22、ot 科舸物聯的物聯網平臺支持，為企業提供了設備連接、數據采集和智能分析的一站式解決方案。通過這個平臺，企業能夠更高效地實現數字化轉型和智能化升級，推動了整個行業的技術進步和創新。洪樸信息致力于為制造型企業提供人工智能產品和解決方案，其產品和解決方案已在光伏、半導體和消費電子等多個行業規?；涞?。其 AI 缺陷解決方案每年可以為相關企業節約大量人力成本，同時避免因產品缺陷導致經濟損失。思看科技是 3D 解決方案提供商，其三維視覺數字化方案廣泛應用于工業設計、制造、檢測等多個領域。這些方案通過提供精確的三維數據，極大地提升了工業生產的精確度和效率，為數字化制造提供了強有力的工具。Telit Ci

23、nterion 提供了一種無需編寫代碼即可實現設備與企業軟件連接的解決方案。這種連接方式不僅簡化了設備集成的復雜性，更促進了設備數據的實時采集與分析，為智能制造和物聯網的快速發展提供了強有力的支持。鑫元視科技提供的智慧管理平臺，專門針對監控視頻的海量管理進行了優化。該平臺不僅適用于倉庫監管和金融監管倉，還能實現智能電子圍欄和庫位變化分析等功能，為安全管理和資源優化提供了強有力的技術支持。上海和蘇州的邊緣計算實驗室/創新中心還包括其他多家 ISV（獨立軟件供應商）和服務商，他們提供從手持終端、電子看板到工業控制、數據采集等一系列解決方案，共同構建了一個多元化、互補性強的合作伙伴生態系統。通過這些

24、合作伙伴的共同努力，創新中心能夠為制造業企業提供全面的數字化轉型服務，從硬件支持到軟件解決方案，從數據安全到區塊鏈技術應用，全方位推動企業創新和發展。10產線管理通過分析來自傳感器和設備的數據，邊緣設備能夠實時調整生產參數，優化生產流程。這使得生產線能夠靈活應對需求變化，實現小批量、多樣化生產，同時保持高效率。AR/VR在產品設計階段，VR 技術允許設計師進行三維空間的沉浸式設計和模擬，提高了設計的準確性和創新性。在員工培訓方面，AR 技術提供了直觀的操作指導和模擬訓練，加速了技能傳授過程。能源管理通過監控生產線上的能源消耗，分析能耗模式，實現能源使用的優化。邊緣智能控制系統根據實時數據調節能

25、源分配，減少浪費，支持制造業向綠色、可持續的方向發展。安全監控邊緣計算強化了工廠的安全監控系統，通過視頻分析技術實時識別安全風險和異常行為。這種快速響應機制提高了工廠的安全管理水平，預防了潛在的安全事故。產品追蹤與溯源通過在產品上附加傳感器或使用 RFID 標簽，企業能夠收集產品在生產、運輸、銷售各個環節的數據。這不僅提高了產品召回的效率，也增強了消費者對品牌的信任。個性化定制邊緣計算使得生產線能夠快速響應市場和客戶的個性化需求。通過靈活調整生產線，邊緣計算支持按訂單生產，實現個性化產品的快速定制，滿足市場多樣化的需求。11質量管控通過高速攝像頭和傳感器實時捕獲生產線上的圖像和數據，匯聚到邊緣

26、節點，邊緣設備能夠即時分析產品尺寸、形狀和缺陷，實現自動化的質量檢測。倉儲配送邊緣計算通過物聯網設備實現對庫存的精確追蹤和智能管理。機器人和無人機進行導航和貨物搬運，優化了倉庫空間的使用，并提高了揀選和配送的效率。故障預測通過實時監控設備狀態，收集和分析機器的運行數據，預測潛在的故障和維護需求。這種預測性維護減少了意外停機時間，降低了維護成本。邊緣典型場景及價值分析0505制造1邊緣計算在制造業的應用正逐步深入，為生產流程的數字化轉型提供了強大的技術支持，經過多年的發展積累，制造業邊緣計算存在一些典型應用場景。12案例：鋰電云邊智造 AI 大數據平臺案例背景在新能源科技的快速發展中，領先企業正

27、通過邊緣計算技術，重塑鋰電池生產的質量和效率。這些企業利用邊緣計算平臺，打造了一個創新的、高度人工智能化的鋰電檢測系統，實現了邊緣與云計算的協同工作，為生產流程帶來了革命性的改進。面對汽車行業對鋰電池質量的嚴苛標準，某鋰電池知名頭部企業部署了邊緣計算平臺，與可橫向擴展的 NAS存儲系統相結合，構建了一個能夠實時處理和分析大量 CCD 圖像和生產數據的邊緣技術解決方案。通過人工智能的分析,不僅優化了生產流程，而且加強了邊緣技術與云平臺的無縫協作，為鋰電池生產的每個環節提供了強有力的技術支撐。同時也作為一個可以復制的方案推向每一個制造分廠,真正意義上完成云邊端融合的整體邊緣一體化解決方案。解決方案

28、邊緣計算平臺通過集成機器視覺技術，將檢測流程自動化，顯著提高了檢測速度和準確性?？蓹M向擴展的 NAS存儲系統則為平臺提供了必要的數據存儲和 AI 分析能力，確保了數據的安全性、可靠性以及快速檢索和分析能力。這種邊緣技術的應用，為企業提供了一個強大的數據處理和分析工具，為生產過程中的實時監控和工藝優化提供了數據支撐。采用機器視覺方式實現對鋰電池涂布、疊片、封邊、模組等工序的檢測，將終端數據采集到 Wyse邊緣節點，并定時推送至云平臺，通過云邊高效協同，提升產線檢測能力。企業加強了動力電池產品質量追蹤管理，提高與下游車企的質量溝通效率，有效應對客訴，降低市場風險，并支持產品精準化召回。案例收益部署

29、邊緣計算平臺和存儲系統后，該企業獲得了多方面的顯著收益：自動化的檢測能力提升了 8-9 倍，檢測效率提升了 10-20 倍，機器視覺技術取代了傳統的人工檢測，排除了人為因素干擾，實現了更精細的檢測任務。通過全程化產品質量追蹤管理體系，提高了產業鏈的質量檢測與溝通效率。CCD 相機的多角度拍攝技術，將檢測精度提升至微米級，同時減少了人工需求，降低了產線檢測成本。NAS 存儲的引入為企業提供了強大的數據支撐，使得檢測數據的管理更加高效，為數據分析和工藝優化提供了深度洞察。通過邊緣技術與平臺的專業整合，企業不僅在提升檢測精度、優化工藝流程、實現質量追溯方面取得了顯著進步，而且在生產效率和市場響應速度

30、上也有了顯著提升，同時降低了整體運營成本。這一解決方案不僅展示了邊緣計算和大數據存儲技術的重要應用，也體現了為企業創造實際價值的能力，彰顯了云邊協同在現代制造業中的重要性。13案例：院前急救聯動平臺“院前急救系統聯動平臺”是一個創新的醫療響應系統，利用 5G 網絡的高速和低延遲特性，實現急救車輛與醫療機構的實時數據共享和通信。該平臺通過集成的邊緣計算能力，提供快速的數據處理和智能決策支持，優化急救流程，提高救治效率，確?；颊吣軌蛟邳S金時間內獲得專業救治。醫療2醫療行業通過采用邊緣計算技術，正在實現更加高效、響應迅速的服務模式，以提升病患護理質量和醫療服務效率，邊緣計算解決方案在醫療行業主要應用

31、場景有以下幾點：醫院內部物流自動化患者流管理利用邊緣計算實現對病患的實時健康監測，收集來自各種醫療設備（如心率監測器、血壓計、血糖儀等）的數據。通過持續的數據分析，系統能夠及時發現病患健康狀況的變化，并迅速通知醫護人員，從而提前采取干預措施，避免病情惡化。邊緣計算可以用于優化醫院內部的物流系統，如自動化導引車(AGV)、智能藥柜和庫存管理系統。實時監控和數據分析有助于提高物資分發的效率，減少庫存成本，確保醫療物資的及時供應。邊緣計算用于分析和優化醫院內的患者流，減少等待時間，提高患者滿意度。通過實時監控患者狀態和醫院資源使用情況，系統可以智能地調度患者就診、檢查和治療流程。結合 5G 的高速連

32、接和邊緣計算的低延遲特性，院前急救系統能夠在急救車輛到達現場之前，就開始收集和分析患者數據。醫護人員可以實時接收患者的生命體征信息，評估病情嚴重程度，并在到達前制定急救計劃，確保急救資源的有效分配和使用。邊緣計算支持在本地處理和分析大量的醫療影像數據，如 X光片、CT 掃描、MRI 圖像等，通過深度學習和人工智能算法輔助醫生進行診斷。病患中央監護系統5G+院前急救系統智能輔助診斷案例背景某醫院在急診急救服務領域應用邊緣計算平臺，邁出了創新的步伐，該醫院致力于打造一個以危急重癥救治為基礎的服務體系，該體系的核心是智能救護車系統，旨在通過前沿的邊緣計算技術提升病人救治的成功率，從而構建一個更加高效

33、、響應迅速的急救生態。14解決方案該醫院通過引入邊緣服務器，成功構建了智能救護車的邊緣計算平臺。此外，結合邊緣計算平臺和存儲平臺，構建了一個強大的數據中心，實現了院前院內急救信息的無縫對接和云邊協同，極大地優化了急救流程。該醫療機構同時采用 5G 邊緣站點架構，采用多臺超融合節點混合部署應用、網絡方面采用多鏈路冗余方案，整體實現邊緣節點的高利用率、高可用，結合區域醫療中心計劃，邊緣站點將接入中心云進行統一維護。通過醫療中心云-邊緣節點的整體架構進行場景聯動：醫院邊緣節點滿足醫院就近計算、數據本地存儲需求；此外，該醫院還尋求與多家 AI 公司合作，共同開發疾病影像輔助診斷應用，并期望通過一個綜合

34、性急救平臺提供圖像傳輸、存儲、顯示等智慧醫療生態功能，以加速整體醫療急救水平。案例收益該醫院的智能救護車項目通過引入邊緣計算解決方案實現了顯著的服務能力提升。邊緣計算服務能力提升了3-4倍，急救車服務的數字化水平明顯提高。搶救流程精簡了 20%-30%，減少了病歷信息錄入錯誤的概率，加快了急救醫生的響應速度。急救效率提升了 2-3 倍，車內的全面體征監測實現了多方協同救治，救治能力提升了60%，在緊急情況下，專家能夠通過遠程指導提高搶救成功率。這一解決方案不僅推動了院前急救的數字化轉型，還為患者提供了更快、更精準的急救服務。通過邊緣技術與云邊協同的深度融合，該醫院的智能救護車項目展現了邊緣計算

35、在醫療急救領域的廣泛應用潛力，為急救服務樹立了新的標桿。15能源3邊緣計算技術在能源行業的應用正日益廣泛，為行業的數字化轉型提供了強大動力。以下是邊緣技術在能源行業的主要應用場景：邊緣計算在能源行業的應用不僅提高了運營效率和安全性，還推動了能源管理的智能化和自動化，為能源行業的可持續發展提供了技術支持。隨著技術的不斷進步，邊緣計算將在能源領域扮演越來越重要的角色。海底計算船舶邊緣業務智能加油站變電站物聯網智能發電輸電礦山云邊緣項目智能巡檢風電設備監測海底數據中心利用邊緣計算技術，將數據處理和存儲靠近數據源，減少數據傳輸延遲，適用于海洋研究、海上油氣開采等領域。邊緣計算在船舶上的應用，可以實時處

36、理船舶航行數據，優化航線，監控船舶狀態，提高航行安全和運營效率。邊緣計算實現加油站的智能化管理，包括支付系統、庫存管理、安全監控等，提高運營效率和顧客體驗。邊緣計算與物聯網技術結合，實現變電站的智能監控和管理，包括環境監測、設備狀態監測等，保障電網穩定運行。在發電和輸電過程中，邊緣計算技術可以實時監控電網狀態，優化電力分配，預測和預防設備故障，提高電網的可靠性和效率。在礦山行業中，邊緣計算技術可以支持實時數據處理，提高礦山作業的自動化和智能化水平，增強安全管理。利用無人機和機器人進行巡檢，邊緣計算能夠即時分析巡檢數據，快速識別潛在問題，減少人工巡檢成本和風險。邊緣計算技術應用于風電場，實現對風

37、力發電機組的實時監控和預測性維護，優化風力發電效率，降低維護成本。16案例：智慧能源巡檢平臺案例背景在智慧能源領域，越來越多的能源企業通過融合通信技術與先進的邊緣計算能力，實現對能源設施的實時監控和智能巡檢。該平臺能夠快速分析設備運行數據、預測潛在故障、及時響應維護需求，從而提升能源管理的效率和安全性，確保能源供應的穩定性和可靠性。在智慧能源的征途上，能源企業普遍洞察到數字化轉型對于提升場站自動化控制系統性能的重要性。某能源企業著眼于通過邊緣計算技術，實現生產控制的集成化、流程調度的優化、過程檢測的精細化，以及協同管理的數字化升級。這一轉型旨在打破數據孤島，提升生產靈活性和監管能力，確保生產過

38、程的可視化、精細控制能力和智能決策。解決方案案例收益該企業使用了一套定制化的邊緣計算解決方案，構建了 EPKS 自動化控制系統邊緣計算平臺。該平臺依托于邊緣計算服務器和臺式工作站，這些設備搭載高性能處理器和內存配置，為數據分析和流程優化提供了強大的計算支持。通過云邊協同，該解決方案強化了邊緣控制力，簡化了邊緣架構，并提供了統一的管理和監控平臺，為企業的能源 AI 檢測平臺提供一個有效的計算底座。該企業通過定制化邊緣計算解決方案，實現了生產控制能力的顯著提升，設備控制信息化和數據化水平提高了3-4 倍，流程調度效率得到優化，邊緣側數據處理能力的提升加強了 IT 與 OT 的協調。生產效率實現了

39、8-9 倍的飛躍，自動化控制系統的優化顯著提升了生產執行過程。此外，品質管理能力也得到了加強，通過整合生產要素，不僅提升了產品質量，還有效降低了成本。邊緣計算解決方案不僅助力該企業實現了生產自動化和智能化，還為能源行業樹立了新的標桿，展現了邊緣技術在推動工業 4.0 轉型中存在的巨大潛力和實際價值。零售4邊緣技術在零售行業的應用正迅速改變傳統的購物方式和店鋪運營模式。以下是邊緣技術在零售行業的幾個主要應用場景：通過這些應用，邊緣技術不僅提升了零售行業的運營效率和顧客體驗，還為零售商提供了深入的數據洞察，幫助他們更好地理解市場和顧客需求，實現更智能的決策和運營。實時防損動態的個性化購物體驗智慧門

40、店智能供應鏈管理邊緣計算結合視頻監控系統，能夠實時分析顧客行為和商品流動，快速識別盜竊或其他異常行為，減少損失。利用機器學習算法，系統可以區分正常購物行為和可疑行為，實現自動警報和快速響應。邊緣技術通過分析顧客的購物習慣和偏好，提供個性化的商品推薦，增強顧客滿意度和忠誠度。在店內部署的智能設備可以根據顧客的實時位置和行為，推送定制化的優惠信息和產品展示。邊緣計算支持門店內的智能設備，如智能貨架、互動屏幕和自助結賬機，提供無縫的購物體驗。實時庫存管理和補貨系統確保貨架商品充足，同時減少庫存積壓和過剩。邊緣技術在供應鏈中的應用，可以實現對商品從倉庫到貨架的全程監控，提高物流效率和降低成本。增強現實

41、(AR)體驗智能安全監控社交媒體整合邊緣計算支持的 AR 技術可以為顧客提供虛擬試衣或家居擺放體驗，增加購物的互動性和趣味性。邊緣計算技術可以加強店鋪的安全監控，實現對潛在安全威脅的快速識別和響應。邊緣技術可以實時收集顧客在社交媒體上的反饋和趨勢，及時調整營銷策略和產品供應。1718案例：智慧零售門店系統案例背景在零售行業的數字化轉型浪潮中，“智慧零售門店系統”以其前沿的智能技術，重塑了顧客購物體驗和門店運營模式。該系統通過集成先進的 AI 分析、大數據處理和物聯網技術，實現了對門店客流、商品庫存、顧客行為的實時監控與智能分析，為零售商提供了數據驅動的決策支持，優化了庫存管理，提升了顧客滿意度

42、，引領了零售行業的創新變革。隨著數字化轉型的深入，某零售龍頭企業在智慧零售和供應鏈管理領域面臨新的挑戰。傳統的零售運營和供應鏈管理方法已無法滿足日益增長的數據驅動需求。該企業需要一個能夠實現敏捷供應鏈、強化高效協同的智慧零售解決方案，以支撐其門店智能化升級。解決方案該企業采用了基于智能邊緣 AI 計算設備的云邊協同技術，構建了新型的智慧零售解決方案。方案通過統一納管各個門店的端側監控設備，實現了在線巡店、視頻實時瀏覽和通信，同時對監控數據進行實時推理，本地就近響應推理結果。此外，該方案還包括了客流實時分析和統計、客流屬性分析、行業檢測統一智能識別等功能，極大提升了零售行業的智能化程度。在供應鏈

43、管理方面，企業引入了邊緣雙活存儲方案，通過邊緣技術實現了供應鏈的高可用性和數據的安全性。該方案以門店存儲為核心，通過同城雙活存儲節點實現高可靠性，確保關鍵業務數據的動態保護和連續性。同時，備份設備提供了高效的數據備份和歸檔服務，滿足了區域備份和集中歸檔的合規需求。案例收益通過實施這一智慧零售和供應鏈管理解決方案，該企業在多個層面實現了顯著的收益。首先，運營效率得到了顯著提升，得益于邊緣計算設備的簡化接入和管理，以及智能分析實現的個性化營銷推薦和智能貨架分析。其次，供應鏈運行效率也大幅提升，得益于邊緣端業務的高效整合和上下游信息流的打通。邊緣解決方案不僅提升了企業的供應鏈運行效率和數據安全性，還

44、通過云邊協同和邊緣技術的應用，為企業帶來了成本效益和業務創新的可能性，實現了智慧零售和供應鏈管理的全面升級。金融5金融業是信息化和數字化的先行者和實踐者，互聯網以及各種自動化工具的運用大大提高了金融活動的運轉效率。在 IT 建設上，銀行、保險等機構也開足馬力全方位投入以云計算、邊緣計算、大數據等技術為基礎的新IT 基礎設施建設。以下是邊緣技術在金融行業的幾個主要應用場景：邊緣計算在金融業的應用場景廣泛，涵蓋了交易處理、風險管理、客戶服務、支付處理、金融科技創新以及合規與監管等多個方面。通過利用邊緣計算技術，金融機構可以顯著提高業務效率、降低運營成本、增強風險管理能力，并為客戶提供更加個性化、便

45、捷的金融服務。智慧網點穩定性保障通過在網點部署邊緣計算設備，能夠實現 AI 模型和算法的實時反饋，開展場景化的智能決策。多邊緣節點互為備份，實現流量均衡，同時避免單點故障以及性能瓶頸。風險管理金融科技創新邊緣計算對交易數據進行實時監測和分析，在數據產生源頭進行風險數據的快速處理和分析，實現風險情況的實時監控和及時預警。在邊緣設備上部署金融科技創新程序，實現更高效的創新試錯和實踐，推動金融科技的發展和應用。個性化服務金融數據分析與挖掘對不同分支機構的客戶行為進行監測和分析，實現對不同用戶群體的個性化響應和推薦，提供適當定制化的金融服務。在數據產生源頭進行實時數據分析和挖掘，提高數據分析的速度和準

46、確性，幫助金融機構發現潛在的商機和優化服務。19案例：智慧銀行“一站式”服務平臺案例背景大型銀行轉型發展需要實現分支網點的數字化、智慧化建設，通過采用云邊端協同技術能夠同時滿足統一管理和分支自治的要求，同時融入人工智能算法、模型，實現智慧化網點建設，在多家銀行均有廣泛實踐應用。大型銀行眾多分支機構需要統一管理，同時在業務運轉上需要具備一定的獨立性和智能決策能力，而在傳統 IT架構下，銀行的計算能力絕大多數部署在集中式數據中心，場景化業務難以按需實現、業務決策難以即時觸達分支機構，提升分支結構的管理效率以及業務響應時效成為當前階段的轉型重點。案例收益解決方案銀行通過建設“一站式”的 IT 基礎設

47、施實現網點的智慧化轉型。該方案通過建設邊緣計算平臺、調度平臺和AI 計算平臺同時實現統一管理和分支智能化。利用邊緣計算平臺實現分支機構的邊緣節點建設和管理，統一邊緣資源、應用、鏡像等管理和運維，為整個分支機構提供資源支持和統一的技術底座；調度平臺的建設實現了整個系統的資源、業務、流量、數據等均衡和調配，提供數據處理、數據加工、數據分析、即時決策等業務功能，將邊緣節點上報的數據結果進行數據加工處理后，轉發給對應的業務系統；AI 計算平臺主要實現集中式的AI 算法訓練，針對定制化的業務場景設計核心算法并進行集中式訓練，同時，對算法模型進行封裝、打包、發布等工作，最后，把算法鏡像發布至鏡像倉庫以便在

48、邊緣節點部署推理。20該方案實現物聯網、邊緣計算設備與業務系統的充分融合，在各分支側共實踐探索了十余個智慧業務場景，包括網點業務應用場景和安防風控場景的智能識別，算法準確率和響應效率都大大提升。該方案在銀行的多個網點試點并取得良好業務效果。物流6物流業是復合型產業，涉及到運輸、倉儲、通信等多個行業交叉整合，據中國物流與采購聯合會統計，2023年中國全社會物流總額達 352.4 萬億元，其體量連續多年保持增長態勢。物流行業是物聯網邊緣計算技術和應用的天然“試驗田”，尤其是在社會物流領域，涉及到的車輛、倉庫、分揀設備、監控設備均需要統一接入物聯網，邊緣計算技術也因此在物流服務的各個環節中大展身手。

49、物流業通過將計算和數據處理移動到邊緣側，即下沉到物流設備、終端或邊緣服務器，實現了數據的實時處理和分析，從而提高了物流效率和準確性，同時，能夠為廣大物流用戶提供超高體驗的物流監測能力。智能配送系統自動分揀通過在物流車輛上部署邊緣計算節點，結合 GPS、物聯網傳感器等技術，實現實時追蹤和智能調度，提升配送效率和準確性。結合機器視覺、傳感器和邊緣計算節點，對貨物進行識別、分類和包裝，提高分揀速度和準確性，降低人力成本。智能倉庫管理監控與故障預警在倉庫內部署邊緣計算設備，結合RFID、條形碼等識別技術，對貨物進行實時追蹤和管理，提高庫存管理的準確性和效率，減少錯誤和丟失。對物流設備和車輛進行實時監控

50、和故障預警，減少設備故障和停機時間，提高設備利用率。貨物追蹤與監控隱私與安全保護結合物聯網傳感器和邊緣計算節點，實時收集貨物位置、溫度、濕度等信息，及時發現異常情況并采取措施，減少貨物損失。在邊緣節點部署安全性強的設備和算法，對數據進行加密、壓縮和分片處理，保障數據在傳輸和處理過程中的安全性和隱私性，防止數據泄露和篡改。21案例：智慧物流與供應鏈系統案例背景隨著業務規?？焖僭鲩L，物流快遞行業面臨的管理風險和運營效率挑戰呈指數級增長，通過邊緣計算平臺進行智能化轉型以減少過多地資源投入成為重中之重。物聯網設備管理復雜，存在接入協議繁多、適配工作量大、運維不標準等問題。利用物聯網邊緣計算技術可以進行

51、自動化的設備管理、監控和分析，有效支撐管理模式持續優化。22解決方案案例收益某物流企業搭建物聯網邊緣計算平臺，對物流場景中的涉及到的各類物聯網設備進行了標識的統一；建立物理空間實體設備在數字空間的表達，形成數字孿生映射；利用云邊協同為各類設備提供實時、安全、低成本的管理服務，實現完整的設備接入與管理、邊緣數據處理、大數據分析，形成物聯網云邊協同物聯網邊緣計算架構實踐。在靠近數據源頭的地方滿足業務實時性、安全性、決策可靠性的需求，數據不出現場可直接完成處理、存儲流程。同時，為了避免出現數據孤島現象，打通相關訂單系統、租賃系統、流程審批系統、生產系統，通過物聯網邊緣計算平臺形成全鏈路的打通，整合物

52、流運輸數字化流程。該案例全面應用于物流運輸各環節，接入的設備數量規模超百萬，實現物流配送全程可視化。通過實時監測物流運輸過程中的快件、作業、司機駕駛等存在安全風險的點位，減少快件破損、降低事故率。同樣得益于實時數據采集和分析，為用戶提供快件追蹤和實時推演服務，保障運單時效的同時提升用戶體驗。23邊緣計算作為當前 IT 領域的熱點之一，在多個方面展現強大的潛力和影響力。市場規模連續多年增長且未來也會保持持續增長態勢，全球各國出臺戰略和政策支持邊緣計算建設和應用，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，邊緣計算將為各行各業帶來更加智能、高效的 IT 解決方案。從技術發展的角度來看，邊緣計算技術既要

53、順應硬件基礎設施更加豐富的發展趨勢，又在軟件層面提出了愈來愈高的場景化要求。隨著智能網卡、GPU、NPU 等異構設備引入邊緣側，未來邊緣硬件將被要求支持集成大量的異構設備，為了滿足邊緣場景的定制化需求，也會出現很多的定制化設備，例如，在極端天氣環境下的定制耐高溫、高濕的服務器或機柜，圍繞場景化應用的邊緣一體機等。邊緣軟件方面，邊緣容器、Serverless 等新技術框架應用已經在業內引起廣泛共鳴，邊緣管控、自動化運維、邊緣算力的調度等系統或平臺需求也將進一步向更便捷、更輕量、更智能的方向演進。隨著 AI 技術快速發展，AI 計算能力正快速下沉到邊緣，未來邊緣計算也將作為大模型落地實踐的位置之一

54、，尤其是在推理方向，邊緣場景能夠承擔大量的模型場景化落地重任。從應用場景的角度來看，隨著企業用戶在邊緣側資源投入不斷加大，邊緣計算在各行業實踐落地加快加深。在垂直領域，邊緣計算將與業務應用進一步融合，從單純的 IT 基礎設施轉變為業務發展與新 IT 技術的核心載體，AI 技術的快速發展也將促進邊緣側快速適應更復雜的 AI 模型和應用。在各個傳統行業和互聯網行業，邊緣計算作為觸及用戶“最后一公里”的常規技術手段，已經展開廣泛應用，未來，隨著其標準化程度加強、產業鏈開放合作、相關技術不斷創新，邊緣計算將在更多行業場景中涌現優秀嘗試和實踐。從企業發展的角度來看，邊緣計算和物聯網的應用可以提高效率、優化流程，并提供可執行的數據驅動型可持續發展。全球層面的氣候變化議題和減排目標，使得可持續發展成為各領域企業的要務。隨著邊緣需求的增長，企業對邊緣的采用正日漸成熟，預計到 2027 年，62%的數據量和 68%的電力需求將來自本地或附近的邊緣地點，如此大規模的電力和能源需求對環境的影響需要進行非常復雜的評估計算。構建可持續型企業邊緣不僅需要關注邊緣計算的技術和應用，還需要深入考慮其對環境、社會和治理目標的影響，以及如何在邊緣部署和使用中實現可持續發展。0606未來展望