什么是边缘设备？哪里是边缘层的边界？随着边缘计算的快速发展，这些问题越来越难以回答。越来越多样化的边缘设备和越来越模糊的边缘层给传统的工业物联网架构带来了很大的改变——这些改变既促进了技术和业务的发展，也带来了极大的安全隐患。这篇译文主要讲了边缘设备给工业物联网带来的影响。在翻译完这篇文章之后，译者结合国内工业互联网的现状，分析了可能存在的安全隐患，并呼吁政府相关部门尽快联合边缘设备厂家、安全厂商一起讨论制定边缘设备的相关安全规范，保证工业互联网的快速安全发展。
内容来源：2022年11月12日，在全球边缘计算大会·上海站上，我们非常荣幸邀请到了特斯联集团首席科学家杨旸博士来分享，杨旸博士曾任上海科技大学教授、科道书院院长、上海雾计算实验室主任；科技部“第五代移动通信系统（5G）前期研究开发”重大项目总体专家组专家；国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”总体组专家；研究领域包括5G/6G移动通信系统、智能物联网、多层次算力网络，开放无线测试验证平台等。已申请了120多项科技发明专利，发表了300多篇学术论文，出版了六部中英文专著。
始于无线电，跃于物联网，立足 AIoT，跑进 6G 时代……这不仅是杨旸的个人经历，也是一代通信科学家的缩影。 作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 《圣经·旧约·创世纪》里记载，有河从伊甸流出，滋润那园子，从那里分为四道。 第一道河名叫比逊，环绕着由金子的哈腓拉全地；第二道河名为基训；第三道河名叫希底结，有供给棕榈之意；第四道河是伯拉河，寓意生长。这四道河有山和高地环绕成谷，向东流出，滋养着沿岸万物灵长。 当时间迈进智能物联网（AIoT）技术赋能的、各行各业数字化转型并高速发展的今天，人们在探索 AIoT 技术和应用
摘 要：现代电子设备朝着智能化、轻量化 、便携化快速发展 ，但是智能大数据处理挑战与冯 · 诺依曼计算架构瓶颈成为 当前电子信息领域的关键矛盾之一;同时，器件尺寸微缩(摩尔定律失效)带来的功耗与可靠性问题进一步加剧了该矛盾 的快速恶化。近年来以数据为中心的新型计算架构 ，例如存算一体芯片技术 ，受到人们的广泛关注 ，尤其在端侧智能场景。但是 ，基于端侧设备在资源 、时延、成本、功耗等诸多因素的考虑 ，业界对存算一体芯片提出了苛刻的要求。因此， 存算一体介质与计算范式尤为重要。同时，器件—芯片—算法—应用跨层协同对存算一体芯片的产业化应用与生态构建非常关键。概述了端侧智能存算一体芯片的需求 、现状 、主流方向 、应用前景与挑战等。
边缘计算到底是什么？它如何与5G及相关技术堆栈协同工作？我们现在都生活在云计算时代。我们都使用的在线服务——亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云平台、微软Azure和许多其他服务——严重依赖这项技术。然而，随着5G的推出，以及我们对物联网设备的用途和使用量的增加，对云网络的压力再大不过了。在COVID-19中，我们曾多次看到云服务因意外负载而失败，而且可能会再次出现激增。 不幸的是，网络压力的增加不可避免地会给带来我们不便之处。由于通信量大，处理数据所需的时间也会增加，而且我们常常要处理高网络延迟。为了解决这个
随着越来越多的物联网设备连接起来，它们将产生海量的数据。但是，将所有这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。边缘计算是将数据处理推到原点(传感器设备)附近，而不是发送到位于数千英里外的集中式云。
佛瑞斯特研究公司（Forrester）的研究人员发现，2016年，近40％的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30％的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5％的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4％的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。 研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美
随着科技的飞速发展，物联网与边缘计算的结合已经成为推动各行各业创新发展的关键力量。物联网通过互联网将各种物理设备紧密连接，实现设备间的信息交互和数据共享，而边缘计算则将计算和数据存储功能从传统云计算中心推向网络边缘，为用户提供更快速、更安全的数据处理体验。这种融合不仅极大地提升了数据处理速度，降低了数据传输延迟，还在隐私保护和系统安全性方面展现出卓越的优势。
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量
嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，能够根据用户需求（功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等）灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。它们通常用于特定的任务，具有高度的集成性和优化，以满足特定的性能要求。
当法国同学 Guillaume Jourdain、Hugo Serrat 和 Jules Beguerie 在 2014 年考虑将 AI 应用于农业以组建一家初创公司时，还存在很大的技术风险。这种人工智能应用还处于早期阶段，人们说它做不到。2016 年他们创办了Bilberry。该公司今天开发了由NVIDIA Jetson 边缘 AI平台提供支持的杂草识别，用于在玉米和小麦农场精确施用除草剂，可将除草剂的使用量减少多达 92%。 在人工智能的进步和农民减少使用除草剂的压力的推动下，杂草识别开始出现在阳光下
物联网网关是连接物联网设备和互联网的重要桥梁，它负责将物联网设备采集到的数据进行处理、存储和转发，使其能够与云端或其他设备进行通信。物联网网关的作用是实现物联网设备与云端的无缝连接和数据交换。
随着一种名为“边缘计算”(edge computing)的新方法让数据分析更接近用户和联网设备，云计算革命面临着一次重置。
摘 要: 伴随着物联网的迅猛发展，以及 5G 时代的到来，边缘计算越来越得到广泛的重视与应用。本文从边缘计算的基本概念、边缘计算———物联网深度发展的解决方案、边缘计算——物联网深度发展的解决方案、边缘计算的广泛应用、边缘计算面临的挑战等多方面，论述了边缘计算在缩短数据的传输距离，消除带宽延迟问题，提升应用和性能的可靠性，降低运行成本的作用。
物联网见证了互联网技术融入日常生活的戏剧性发展。然而，由于缺乏安全保障，社会压力和政府行为迫使工程师实施更强大的安全功能。边缘计算如何提供帮助？为什么它会成为未来物联网的最终解决方案？
从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。 在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。 数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。
近日，江行智能宣布完成3000万元A轮融资，由松禾资本领投，红杉资本、BV百度风投跟投，青桐资本担任财务顾问。江行智能曾于18年7月获红杉资本数千万天使轮融资。
物联网（IoT）是一个由提供丰富数据的互联智能设备组成的网络，但它也可能是一个安全噩梦。
2020年9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
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EdgeOne的背景介绍涉及到了多个领域的发展，特别是互联网技术、内容分发网络（CDN）的演进，以及边缘计算的崛起。以下是对EdgeOne背景的详细探讨：
气象服务业务要讨论的问题还很多，以后我再继续，今天暂且换个轻松点的话题，我想跟大家讨论一下智慧气象服务。智慧气象服务是未来愿景，所以可以尽情畅想。未来智慧气象服务具备智能感知、精准泛在、情景互动、普惠共享的特点，想想都觉得很美好。长篇大论会占用大家太多时间，我只简单讨论一下我的想法，不展开。
确实如李彦宏所言，在过去的十几年里，IT技术发展的过程中遇到各种各样的困难，当然也有前所未有的革新。云计算、AI以及物联网等技术的发展，让数以亿计的移动设备接入到互联网中。这些设备每天都会产生大量的数据，随着计算的压力增加，计算开始从核心区域朝边缘设备转移，于是，边缘计算技术开始出现。
随着物联网（IoT）的快速发展，越来越多的设备正在接入互联网，并形成一个庞大的物联网系统。这些设备可以是传感器、执行器、嵌入式系统或其他智能设备，它们通过网络连接与云平台、移动应用程序或其他设备进行通信。本文将介绍一些物联网设备接入的前沿技术，并展望未来的趋势。
有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。
都说时下就业难，跳槽难，除了特饭碗，就业艰难保两餐。年轻人在找工作时，可以多考虑新兴科技领域，也许是一个不错的选择。眼下，物联网应用技术已经渗透到我们生活的方方面面。除了提供方便快捷的智能生活，还让我们实现家庭生活的智能化管理，提高生活品质，提高时间与精力管理，实现个人成长与事业发展的平衡。盈电物联网深耕智能4G物联网应用技术，致力于开发和应用智能物联网技术，不断扩大业务范围和应用领域。本文将围绕盈电物联网开发与应用需要，结合边缘计算及网关代码编程等热门应用场景，将五个不同的物联网技术岗位进行分析，看看物联网技术如何赋能青年，释放潜能，助力梦想实现。
计讯物联边缘智能物联网关，广泛应用于对接入量和时效性有要求的物联网场景当中。计讯物联边缘智能物联网关支持边缘计算实现终端数据处理优化，为数据安全提供条件，有效减轻平台服务端压力，全网通4G网络，高速率低延时，高性能的工业级32位通信处理器，软件多级检测和硬件多重保护机制运行稳定可靠。
中国科学院院士邬贺铨曾经提到：“1G 到4G 是面向个人通信的，5G 是面向移动互联网和工业互联网的。”将 5G 边缘计算引入工业互联网，对于运营商来说，可以提升自身在价值链上的地位，提供更优质的服务；对于工业互联网来说，5G 边缘计算技术可以解决数据时延、带宽、安全性等问题，满足并加快整体建设需求。
边缘计算是指在靠近数据生成的本地设备和网络中，就近收集汇总并计算分析数据。在当前的各类物联网应用中，由于对数据安全和低时延的要求越来越高，因此越来越多方案选择采用边缘计算模式，即不再将大量的现场数据上传到云端计算，而是直接在本地进行实时的数据处理和高频数据/指令交换，只有最终的决策相关数据才上传到云端。
这个9月，AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」，一时间引起轰动。相比第二代芯片，「旭日3」的AI性能上得到很大提升，只需在 2.5W 的功耗下，能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M，有更强大的编解码能力，强大的ISP效果令其极具竞争力。
边缘计算意味着更快的响应时间、更高的可靠性和安全性。关于物联网(IoT)是如何给制造业带来革命，人们已经说了很多。许多研究已经预测到2020年将有超过500亿台设备被连接。预计每天每个工厂将收集超过14.4亿个数据点。这些数据将被聚合、清理、处理，并用于关键的业务决策。
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。
随着物联网的发展，企业发现自己面临着集成多种设备和协议的挑战，其中许多设备和协议具有不同的功率和连接要求。这种组合还可能包括遗留技术。物联网网关正在成为构建强大物联网和在边缘计算场景中提供计算能力的重要组成部分。
市场研究&咨询公司Grand View Research预测，「即使在冠状病毒在全球肆虐的背景下，边缘计算以及5G网络市场最终也将出现显著增长。到2027年，边缘计算解决方案的市场规模将从35亿美元增长到434亿美元。」
本文系黑龙江省哲学社会科学学科体系创新计划专项“智能生活的社会人类学研究”、国家社会科学基金一般项目“质量视野下的网络美好生活指标体系的建构”的阶段性成果，项目编号分别为：19HSH012、18BSH032
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，但需要解决安全、计算资源分配不均，及监管诸多问题
物联网 Internet of things（IoT），是一种与物有关的互联网，通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网技术伴随着计算机技术和互联网发展而快速发展，逐渐成为我国经济转型升级的一大突破点。
推动经济健康发展增长，就要持续促进和扩大消费需求，提升消费体验。随着物联网技术的普及，面向日常消费的智慧零售应用迎来爆发式增长，不仅可以提升消费者消费体验，还可以提高商家营销和管理效率。本篇就为大家简单介绍一下基于边缘物联网关的智慧零售应用方案。
5G边缘计算工业网关，边缘计算就近处理海量数据，实现工厂大量设备高效协同工作，智能化自动化管理。
人工智能（AI）和物联网（IoT）的加速融合引发了人们对物联网人工智能（AIoT）的兴趣。
当前，我国正处于数字经济高速发展的时代，数字技术不断重塑商业环境，越来越多的企业逐渐意识到，只有实现数字化转型，才能抓住发展新机遇。企业是经济数字化转型的重要实施主体，进一步推进经济数字化转型，则需要充分发挥数据的驱动作用。伴随着互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的蓬勃发展，物联网连接数爆发式增长，数据处理量激增，促使边缘计算技术开始崛起。
2023年安防监控行业的技术进展可谓日新月异，各种新技术的应用层出不穷。以下是对今年安防监控行业一些重要技术进展的盘点： 1、人工智能（AI）技术在安防监控领域的应用越来越广泛
云科技在过去的十五年内不断成熟，现在已经完美地完成了从过去信息技术业内部的财富到如今云科技驱动的灵活的工作场所的转变。
今天，数据的重要性正带动企业对于数字转型的庞大需求，但大量数据却为既有信息系统架构带来沉重负担。
人工智能（AI）正推动着科技创新的下一波浪潮，而数据则是其动力源。因此，在你的AI实现中，数据处理可以说是其中最重要的部分之一，特别是在分布式和经常断开连接的环境中，这在物联网（IoT）应用中非常常见。
AI 科技评论消息，据外媒 Zdnet 报道，微软官方表示，将在未来四年投入 50 亿美元用于物联网研究、产品、服务和新项目上。
简单来说，云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。
今年特别火的物联网是什么？边缘计算和物联网有什么关系？也许之前你有点搞不清，看完这篇文章相信您会对边缘计算和物联网有新的认识。
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