介绍

随着数据量和延迟感知应用日益增长的时代，边缘计算已成为重要的范式转变。边缘计算并非将所有数据转发到远程云数据中心，而是将计算、存储和智能带到数据产生地附近的传感器、设备、机器和本地网络。这可以降低延迟、节省带宽、增强隐私/安全性，并提供实时决策能力。

边缘计算市场预计将从 2023 年的 496.2 亿美元增长到 2031 年的 2722.7 亿美元；预计 2023 年至 2031 年期间的复合年增长率为 23.7%。

增长战略

产品创新和新品发布

例如，凌华科技最近发布了坚固耐用的边缘AI平台DLAP系列，该平台具有高计算能力（例如高达91.1 TFLOPS），可用于工业环境中的实时决策。此外，凌华科技还推出了基于英特尔酷睿Ultra架构的小型COM HPC模块，可在小尺寸尺寸中实现高性能。

伙伴关系、生态系统和联盟

凌华科技构建了EdgeOpen联盟，与NVIDIA、富士康、TTTech Auto、NXP等生态系统合作伙伴共同创造。它甚至成为了SOAFEE SIG的成员，以推动软件定义汽车的标准。

无机增长（收购、并购）

主要参与者倾向于收购边缘基础设施或软件公司来扩展功能。例如，边缘数据中心参与者可能会通过收购主机托管或微型数据中心参与者来发展。

地理扩展和部署规模

企业投资边缘数据中心和本地边缘节点，尤其是在亚太地区、欧洲和新兴市场。例如，戴尔已在新加坡等地建立了边缘创新中心，以在本地定制解决方案。

软件和服务差异化

除了硬件之外，提供设备管理、编排、AI/ML 推理、安全和集成服务有助于将客户锁定在平台中。

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关键部分

按组件

硬件

软件

服务

按组织规模

中小企业和大型企业

按应用

智慧城市

工业物联网

内容交付

增强现实和虚拟现实

按行业

制造业

能源与公用事业

政府

IT和电信

卫生保健

零售和消费品

未来趋势

边缘人工智能和设备端推理

日益增长的计算（例如神经网络推理）将转移到边缘，从而减少对云端回程的依赖。设备-边缘-云端之间的划分也是一种新兴趋势（例如，分离式DNN推理）。

与5G/6G和私有网络的集成

电信运营商和云供应商正在将边缘计算集成到无线接入网络中，以促进超低延迟边缘服务（MEC）。

标准化和开放框架

由于碎片化是一个问题，SOAFEE、开放边缘编排、开源边缘平台等努力将会加快步伐。

可组合、模块化的边缘平台

模块化硬件（例如插件加速器模块、可堆叠计算节点）可根据工作负载个性化边缘系统。

安全、隐私和信任框架

边缘节点的安全数据、零信任架构、本地数据治理至关重要。

边缘自主系统和机器人技术

自动驾驶汽车、无人机、运动中的机器人将依靠边缘计算进行实时感知和驱动。

机会

新市场和垂直行业

大多数领域仍未充分渗透。亚洲工业自动化、拉丁美洲智慧城市部署等都是金矿。

边缘即服务 (EaaS) / 消费模式

大多数企业选择按需付费模式，而非高额资本支出。云供应商和边缘平台公司可以按服务收费。

边缘数据中心和微型数据中心网络

在大都市地区或数字热点附近建设微型数据中心，为当地企业放置边缘节点。

混合边缘云编排平台

跨云、核心和边缘层的管理统一工具将受到追捧。

主要参与者和最新进展

凌华科技

作为软硬件边缘计算领域的专家，凌华科技一直致力于为工厂车间提供坚固耐用的 DLAP 边缘 AI 系统（支持高吞吐量和实时推理）。此外，凌华科技还推出了一款紧凑型 COM HPC 模块，适用于空间受限的边缘部署。凌华科技通过其 EdgeOpen 联盟引领共创，并与整个 AI 和物联网生态系统的合作伙伴携手，加速应用落地。

戴尔科技

戴尔正在大力投资边缘基础设施。该公司已建立了边缘创新中心（例如新加坡），用于开发和测试面向智慧城市、制造业和物流行业的边缘解决方案。戴尔在服务器、存储和集成领域的领先地位使其在边缘计算领域占据优势。

EdgeConnex公司

EdgeConnex 致力于边缘数据中心/主机托管市场。该公司通过合作和收购不断发展，致力于开发针对边缘工作负载的微型数据中心。例如，EQT Infrastructure 宣布与 EdgeConnex 合作，共同开发用于云、人工智能和边缘基础设施的兆瓦级数据中心容量。

结论

边缘计算已不再只是个流行词，而是成为下一代数字系统的架构基石。随着物联网的发展、实时分析需求、人工智能的兴起以及对延迟敏感型应用的需求，边缘计算展现出强大的价值主张。

要想在这种动态环境中取得成功，企业需要将深度软硬件创新、稳固的合作伙伴关系、生态系统协同以及可扩展的商业模式融为一体。竞争格局涵盖芯片供应商、硬件原始设备制造商、云服务提供商、电信运营商和数据中心运营商。

未来几年，随着 5G/6G 的成熟和边缘原生应用的普及，成功将越来越多地属于那些能够提供安全、模块化、基于标准和垂直优化的边缘系统的人。

常见问题 (FAQ)

边缘计算和云计算有什么区别？

边缘计算在数据生成地（例如设备、网关、微型数据中心）进行计算，而云计算则将计算整合到遥远的海量数据中心。边缘计算可以最大限度地减少延迟和带宽消耗，并增强隐私/安全性。

为什么边缘计算现在如此突出？

由于传感器/物联网数据量不断增加、实时 AI/ML 用例不断增加、5G 推出支持降低延迟连接，以及将所有数据传送到云端的效率低下和成本高昂。

边缘计算采用面临的最大挑战是什么？

挑战在于边缘设备的异构性、连接的多变性、分布式资源的编排和管理、网络安全威胁、标准化差异以及处理众多分散节点的维护和成本。

哪些行业将从边缘计算中实现最大价值？

工业自动化、自主系统（无人机、车辆、机器人）、智慧城市、零售分析、视频监控、电信/MEC、医疗保健、能源网监控以及 AR/VR 应用。

组织需要投资什么才能取得优势成功？

嵌入式系统专业知识、人工智能推理专业知识、容器编排（例如边缘 Kubernetes）、网络协议、安全性（零信任）以及部署/远程管理工具。