5G驱动下边缘计算的发展趋势与投资机会

随着5G基建在我国的落地预期进一步明晰，过往对于带宽、时延要求苛刻的业务数据的转发路径止步边缘端已经成为了行业的共识。随着AIOT和数据化转型的发展，终端智能化的需求在安防、电动汽车、消费电子、智能家居、工业4.0等领域呈现爆发式增长，边缘智能和机器学习技术蓬勃发展，智能视频分析、语音分析以及文本分析的多模态分析成为应用的主流，且以此类应用作为出发点衍生出新的网络安全、自学习解决方案和定制化分析的多样化需求。

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AI、5G、边缘计算关系及行业应用详解

对于AI、5G与边缘的关系，简单总结就是：5G带来泛在接入，AI引领应用革命，边缘云是二者结合的最佳平台。形象的说，5G是将高速公路建到了小区门口。边缘计算就是把大商场搬到了高速边，一出小区上高速，一下高速到商场，快速便捷，吞吐量大。而AI呢，就是一些高价值商品，吸引用户使用高速去卖场。

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一种降低5G上行数据传输时延的方案

主要介绍5G终端在RRC inactive状态下降低上行小包数据的传输时延的实现方法。基于不同的上行小包数据的传输业务特征，识别可以进入Inactive状态的终端。根据终端的业务特征和终端的TA是否变化或终端是否移动，进一步确定终端适合的可降低上行数据时延的两种方法，即选择在随机接入信令消息中携带上行小包数据的时延降低方法，或选择预分配无线资源给上行小包数据的时延降低方法，从而实现降低上行小包数据传输时延的目的。

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面向5G移动承载网的改造和建设方案

随着5G商用的越来越近，对本地传送承载网络提出了更高要求，基于SPN技术的移动承载网络部署成为解决问题的重要手段。本文介绍了4G业务本地传送网的主要承载技术及组网结构，以及现有传输承载网承载5G所面对的困难，提出了面向5G的本地传送网的改造和建设方案的应用策略，并给出了山东某市SPN网络部署案例。

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企业数字化及可用数字化技术简析

按国家统计局2017年标准, 年销售额2000万到4个亿之间的企业为中型企业。这个标准有点偏低，就好像这十年没有一直搞量化宽松似的。我们一般将制造业年销售额2亿到10个亿之间称之为中型企业，10个亿到20个亿以上称为中大型企业，象华为这样年销售近8000亿的巨无霸，我们称为超巨型企业。

2022-04-07
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华为数字化转型的钻石模型

在数字化时代，数字化转型与管理变革、业务变革、流程重整等是同一个事物的不同方面，它们之间密不可分、相互作用并互为支撑。有时有些企业会将之割裂，比如做流程时只做流程，变革组织时只变组织，进行数字化转型时只建立IT系统。我真心地替它们捏一把汗，很担心它们无功而返。这样割裂的做法，不仅会影响团队对数字化转型的信心，更致命的是错过了转瞬即逝的行业机会窗——它不会一直停在打开状态等待大家。

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AI芯片：技术发展方向及应用场景落地

无论云端训练还是边缘端推理，AI都需要高能效的算力支持，而AI芯片无疑是输送算力的硬件保障。传统的通用型CPU、GPU甚至FPGA难以满足特定应用场景的AI需求，基于特定域架构（DSA）的AI芯片和深度学习加速器（DLA）应运而生，这为专门开发AI芯片的初创公司带来了发展机会，并在全球范围催生了多家AI芯片独角兽公司。

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AI驶入“高速路”：交通AI化的应用场景与实例

当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应。

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