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边缘计算技术发展现状与对策

边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧,减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智能化,满足了敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求,将是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。本文对边缘计算技术、标准、产业和应用国内外发展现状与趋势进行了梳理分析,提出了我国的进一步发展对策。

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边缘计算的三种模式:MEC、微云和雾计算

公开资料显示,边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧,综合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。基本思想是把云计算平台迁移到网络边缘,试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合,减小业务交付中端到端的延迟。

  • 2022-01-04
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终于有人把超融合和边缘计算说清楚了

随着云技术和虚拟化技术的发展,网络服务的构建有了新的思路和方案。2013 年的 vmware 大会上提出 VSAN 技术,其主要概念是在虚拟化集群中安装闪存和硬盘来构造存储层。VSAN 技术配置具有足够磁盘插槽和存储控制器的 VSAN主机,形成可扩展的分布式存储架构,生成易于管理的共享存储源。在 VSAN 技术的基础上诞生了超融合架构的概念。

  • 2022-01-04
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边缘计算安全的六大安全要素

IT部门不可避免地担负着维护企业安全的责任,这两起案例充分阐明了为什么IT部门越来越头疼边缘安全问题。随着越来越多的计算机以IoT设备、机器人和其他用在远程设施及用户环境的本地化系统及网络的形式被部署在企业边缘,IT部门的安全防护工作也越来越难做了。在这一全新的边缘计算环境中,有太多IT策略和安全问题需要处理和解决。

  • 2022-01-04
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边缘计算不再“边缘”

“5G商用时代来临,数据量将更加巨大、复杂,对计算提出更高要求,同时也为发展人工智能、边缘计算带来了新机遇。”浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵告诉《中国科学报》,如果说3G、4G是云计算的时代,那么5G就是边缘计算时代,“因为5G通信网络更加去中心化,需要在网络边缘部署小规模或者便携式数据中心,以满足超高可靠、超低时延通信的需求”。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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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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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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