一、 什么是边缘计算：
边缘计算是将计算资源部署靠近用户和数据源的网络边缘侧，通过更靠近数据源的位置(如路由器、基站)执行计算，为用户提供高带宽、低延迟、低能耗、高安全的计算服务。
二、 边缘计算和云计算的区别
1. 整体与局部: 云计算把握整体，边缘计算更专注于局部
腾讯云的物联网边缘计算平台 (IOT Edge Computing Platform)能够快速地将腾讯云的存储、大数据、人工智能、安全等云端计算能力扩展至海量的边缘设备(如智慧工厂中的机械手臂、摄像头等)，在本地提供实时数据采集分析，建立工厂分析模型，感知并降低环境和生产过程中的风险，以提升牛产效率，降低生产成本。
2. 实时与长期:
边缘计算更靠近设备端，靠近用户，着眼于实时、短周期数据的分析，以更好地支撑本地业务及时处理执行。而云计算是一个统筹者，负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。
3. 分散与集中:比如数据隐私问题：
如果大量的用户信息资源高度集中于云计算平台，一旦受到攻击，将造成严重的隐私泄露，而用户数据的所有权和管理如果在云计算平台中是分开的，也将导致私人数据的泄露和丢失。
三、 边缘计算与云计算的联系
万物互联将带来大量的计算能力，如果仅有端，或者仅有云，都很难满足需求。虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成。5G的出现，让云、边、端三位一体成为可能。5G最大的好处就是打通了云和边缘，使得云和边缘之间的同步变得更加简单，很多业务原来只开发云侧，或者只注重端侧，5G可以使得端云协同变得更好。
四、 边缘计算产业发展现状
2021年我国边缘计算市场规模已经达到427.9亿元，其中边缘硬件市场规模为281.7亿元，边缘软件与服务市场规模达146.2亿元，2021-2025年中国边缘计算产业市场规模预计年复合增速达到46.81%，2025年边缘计算市场整体规模达1987.68亿元，增长空间广阔。
边缘计算产业图谱：
五、 边缘计算产业链主体分析：
边缘计算上游在广义定义中包含边缘AI芯片、传感器、边缘网关、边缘服务器、边缘计算平台等。再作细分，边缘AI芯片属于传感器、边缘网关制造商的上游。携带边缘AI芯片的传感器与边缘网关自带计算能力，是边缘计算体系中最有代表性的设备。
边缘服务器：浪潮信息、中兴通讯、新华三、中科海微
边缘计算软件端除了边缘计算平台之外，还有覆盖云边端全栈的能力支持平台（如AI、区块链、音视频等技术）。将其产品部署至传感器、边缘网关或服务器中进行赋能，其中的头部厂商也会提供边缘AI软硬件一体解决方案。
国内代表厂商：海康威视、大华股份、进化动力、云天励飞
目前规模较大的边缘计算应用场景多为城市、车路、安防、能源等国央企与政府部门负责行业，所以在边缘计算产业选型标准中普遍存在国产化要求。
六、 边缘计算商用的实际需求
1、在边缘计算的初步导入主要依靠政策推动和生态链效应。在这些因素的促进下，边缘计算技术正在各垂直领域得到测试和验证。但是，未来进一步商用阶段的深度推广和更大范围的部署则离不开垂直行业应用场景对边缘计算能力的实际需求。
2、最需要边缘计算的应用场景至少满足以下一项或全部特征：1.超低时延要求；2.大容量数据传输；3.本地实时分析；4.移动扩展要求；5.高安全稳定要求; 6.高用户体验要求
“边缘计算技术可以极大助力工业数字化转型，有效打通云、网、边、端等关键环节，满足工业数字化在设备接入、数据聚合、应用智能、业务扩展等方面的关键技术需求，降低设备接入和管理难度，提升数据处理速度和应用响应速度，从场景融合、安全存储、数据交互等维度协助构建云边端一体的工业数字化体系。” ——江行智能边缘计算专家
各类应用场景：智慧城市、车联网、能源物联网、协作机器人、零售结算、智慧农业
1、车联网：高精度地图-对边缘计算存在强需求，未来使用边缘计算对行进车辆轨迹进行切片，预计可将误差从目前的5米降至1米以内-目前发展瓶颈在于算力不足，导致实现高精度地图的成本过高，性价比太。
2、边缘计算实现V2X车路协同的车联网平台：以端云协同的方式提供服务：V2XServer部署在云端，具备设备管理、设备标定、算法管理、拓扑管理、地图管理、事件管理、数据管理等功能，并结合高精地图服务、智慧交通系统等，实现全时空交通运营与管理；V2X-Edge部署在边缘计算节点，与V2X Server配套使用，结合摄像头、雷达的能力，完成道路事件的感知和分析
3、智慧城市：从摄像头看得清、看得懂，增加查看权限、日志记录等功能。 呈现形态可能是从软件侧，也有可能是软件和硬件一体的强化-硬件上可采取插TF卡、加密卡、加密的信用卡芯片等方式进行统一的管理-软件上可以设置专网，不设专网的设备就会通过VPN也设立管道线路层面的基础安全保障。
4、协作机器人：目前运用的多种算法与传感器在不同的场景还需相互验证，未来边缘端AI应用算法将会针对不同种类的传感器进行自我训练与适应，当前机器人底盘和本体的边缘AI算法控制和训练是分开的，之后两者训练可能合为一体。
5、智慧零售：公司客户的趋势是把整个商超IT系统整合，寻找一个集成商将结算、前店的运维管理、后仓的运维管理全部一体化。
6、智慧农业：未来的智慧农业解决方案将更为精细化，边缘采集设备可适应场景更多，产品更为标准，除监控农作物、牲畜等生产物之外，可将边缘计算扩展到农业产业链其他环节（比如饲料供应运输），满足更多养殖方需求。
相关标地推荐：
美格智能：国内领先的“云网边端”一体化软硬件产品及方案提供商。公司成立于 2011 年，主要产品包括 OPS（可插拔式电脑模块）、云桌面、网络设备、服务器、网关、网络安全设备等各类产品，横向拓展于教育、办公、工业自动化、机器人、边缘计算、网络安全等行业。公司的各产品线下拥有丰富的产品种类，也拥有包括 1U、2U、4U 及塔式不同架构 AI 服务器，在人工智能大的时代浪潮下前景广阔。
龙宇股份：边缘算力方面，在政企、金融、医疗、教育等数字化转型的背景下，公司收购上海磐石，探索搭建边缘算力运营平台，通过端、边、云的紧密结合并互相协作来整合产业资源，聚焦在实现从边缘算力的实验创新平台到产业赋能平台的转变。构建起支撑边缘原生的数字化转型解决方案，以至于支撑边缘计算应用的有效落地。
云天励飞：公司新一代芯片DeepEdge10 于报告期内开始流片，可广泛应用于 AIoT 边缘视频、移动机器人等场景报告期内公司芯片尚未形成大规模销售，截至 1H2022，公司芯片订单合计总金额为 6616 万元，规模远超 2021 年收入。公司芯片客户包括海康威视、阿里巴巴平头哥、富瀚微电子等
千方科技：公司 AI 子公司博观智能在视觉领域积累深厚，交通、物联两大业务板块为算法训练提供广阔场景，场景+算法持续协同发展，并提炼能力持续向其他行业拓展，截至 2022 年底，公司已推出 200 余个预训练模型，应用于交通、车站、园区、矿山等多个场景，未来将积极探索 AIGC 在交通和物联领域应用，未来可期。
中科创达：深度合作微软，IOT业务凭借云+边缘计算+AI有望率先受益，机器人业务专注AI大模型战略。在云端，公司已获得微软Azure官方认证；在AI领域，公司为端+边侧设备量身打造了ModelFarm低代码人工智能开发平台，通过模型蒸馏和压缩技术，满足端、边硬件的轻量化需求，使得模型效率更适合嵌入式设备，并且提供一键导出算法到多家芯片平台的集成工具和开发接口。公司2022年报披露2023年公司将进一步拓展AI领域的生态合作，将边缘计算+AI的产品组合打造成公司未来进军智能行业的主要抓手，旗下创通联达与高通在2022年联合成立的云掣智能，开发和部署行业智能解决方案，加速智能行业业务布局；2022年报还披露，公司会积极投资研发机器人决策大模型，从交互、移动到抓取这三个方面真正解决机器人的智能化难题。
东土科技：东土科技通过自组研发以及外延式并购扩张在工业互联网领域多点布局。公司当前具备的工业交换机、边缘计算服务器、工业云平台、虚拟化PLC、工业操作系统以及TSN国产芯片等产品均是处于工业互联网产业的核心环节，已由单一的工业交换机生产商成为工业互联网产业中具备核心软硬件解决方案的综合供应商。
