5G边缘计算的发展前景与应用

云计算依赖的是资源共通达到一种规模经济。云计算等于是把所有的计算资源、存储资源和网络资源当作一种基础设施。SaaS、IaaS、PaaS大家很熟悉，不仅可以硬件作为基础设施，或者在上面装一些东西，例如操作系统，openstack，容器，软件，提供不同级别层次的云计算服务给所有的用户。

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边缘计算芯片格局分析

人工智能芯片市场第一个得到关注的是云端服务器市场，Nvidia的GPU以其强劲的算力掌握了大部分市场。随着人工智能的铺开，边缘计算（edge computing）的概念也得到了越来越多的认可。边缘计算相对于云计算有几点优势，首先是延迟较小，在云端和终端通常有几十毫秒到几百毫秒不等的网络延迟，对于工业应用等对延迟有高要求的应用来说云端部署人工智能无法满足其对于延迟的需求；其次是数据隐私，有些应用不希望把数据传输到云端，一方面担心云端数据被云运营商看到，另一方面担心数据传输过程中被黑客劫持；最后是可靠性，如果把人工智能部署在云端那么一旦网络断了在终端的人工智能程序就无法工作了，这对于要求高可靠性的应用来说难以满足要求，但是如果把人工智能部署在边缘就没有这个问题。

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边缘计算如何解决0.1秒的“致命延迟”？

从概念上来看，边缘计算是一种分布式运算的架构，其将应用程序、数据资料与服务的运算由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。由于边缘节点（如智能设备、手机、网关等）离用户或数据源头更近，因此数据的传输和处理速度可以有效提升，减少延迟。

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为什么边缘计算在物联网中很重要？

在云计算时代之前，企业必须自己购买物理服务器来获得所需的计算能力和存储，前期投入和后期管理是十分昂贵的（购买所有的硬件和设置、维护和更新）。云计算的诞生，意味着企业不再需要购买和管理硬件，企业可以支付所需费用，云服务商来负责管理。

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为什么说边缘计算的发展比5G更重要？

边缘计算在自动驾驶汽车、人脸识别、预见性维护等方面的应用只是一个开始。我们很快就会有足够的计算能力来制造出真正独立运行的机器。它们将能够安全地在城市，工厂里运行，甚至像人类一样胜任它们的工作。令人难以置信的是，捷克作家Karel ？apek早在一个世纪前就预见了这一点。到2020年，其科幻作品中出现的“机器人”一词已经是100年前的事情了。

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边缘计算安全技术与标准研究

基于边缘计算概念、模型、产业发展、标准化进展，分析边缘计算面临的主要安全风险，提出了覆盖应用安全、网络安全、数据安全、基础设施安全、物理环境安全、安全运维支撑、安全管理等7个维度的边缘计算安全参考架构，并从标准研制、能力建设、应用测评等3个方面提出边缘计算安全标准化工作建议。

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2021年值得关注的8大边缘计算趋势

业务转型和外包咨询机构Pace Harmon公司常务董事Craig Wright说，“边缘计算比以往任何时候都更加重要，并且正在成为组织定义基于云计算的新产品或服务的主要考虑因素，这些产品或服务通过数十亿台边缘设备在网络边缘利用本地设施处理、存储和确保安全，到2021年，这将是一个越来越多的考虑因素，因为自动驾驶汽车变得越来越普遍，而由于发生的疫情导致远程工作需要更多的分布式计算和数据处理能力，同时5G的采用刺激了全新一代增强现实、实时应用解决方案和游戏在移动设备上的体验。”

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边缘计算EdgeNative概念、技术及架构

随着 2020 年 5G 行业应用的快速发展，当前的边缘计算能力在实际应用中体现出部分不足，无法完全满足各类行业场景的实际诉求。一个关键因素在于 MEC 平台无法完全独立于运营商 5G 网络之外，网络能力与计算能力两者必须相互协同以进一步提升方案效率。在这样的背景下，本白皮书提出面向未来网络演进的 Edge Native 理念以支持运营商与行业面向未来的行业数字化转型。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。