业界普遍认为，追溯边缘计算的起源，应该早于云计算之前。2012年，IBM发布了拥有“八横四纵”架构的物联网生态图，该生态图所展示的七层技术架构中有一层就是“边缘计算”。尽管在这五六年的时间里，边缘计算并未太大动静，反而让云计算好好发展了一把，但随着云计算不足以处理和分析物联网设备生成的数据，蛰伏已久的边缘计算终于迎来大爆发!
尽管2018年被称为人工智能的爆发元年，但不可置否的是，在人工智能开始渗透至各行各业的同时，边缘计算也迅速崛起，成为了2018年的又一年度关键词。
物联网数据处理与边缘计算大爆发
CDN(Content Cache(内容缓存)是世界公认最早的边缘计算的原型，通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务，用来借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能。而随着技术的不断变革，人们在将数据在云端进行存储后，开始着手在边缘处进行云端存储数据的计算工作，CDN的延伸工作“边缘计算”由此出现。
广义来说，边缘计算被理解为利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，被认为是利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式的云计算的一种形式，两者都是处理大数据的计算运行的方式，在应用上并没有太大的差别。于是，在物联网发展早期，随着越来越多的应用迁移到“云”，云计算成为了最大的受益者。
那么，为什么边缘计算在最近几年的时间内登上了“快车道”，并呈现出力压“元计算”的趋势呢?业界普遍认为边缘计算的爆发与物联网数据处理息息相关。
相关报告显示，2018年全球物联网市场全球物联网市场(包括连接、应用、平台与服务)规模将突破千亿美元，达到1036亿美元。而到2025年，物联网市场预计将突破万亿美元，且到2025年全球范围内将会有18亿移动物联网(Mobile IoT)连接(总共31亿蜂窝物联网连接)。截止目前，物联网已在交通、物流、教育、环保、医疗、安防、电力等多个领域落地开花，而“物联网+行业应用”的细分市场在始出现分化的同时，也促进和升级了芯片、智能识别、传感器、区块链、云计算等相关新技术的迭代演进。
从某种程度上来说，云计算最为互联网最重要的平台技术，已经能够建造大型数据中心，将大量数据集中式存储和处理，并利用数据中心海量机器的算力来计算和解决问题。但随着物联网时代的到来及升级，云计算平台在物联网应用中面临着海量设备接入、海量数据、带宽不够和功耗过高等高难度挑战。就目前的带宽水平来说，还无法支持设备到云端之间的数据传输。
这时候，不用将数据传至云端，在边缘侧即可对实时数据进行处理的边缘计算开始出现在众人眼前，并广受青睐。IDC在《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告中提出，2018年将有40%的数据需要在网络边缘侧进行分析、处理与存储，且到2020年，物联网会有500亿感知设备，50%的计算会在边缘设备上发生。
“实现万物互联”是物联网的终极目标，在物联网时代数据处理的 2.0 时代，不断增长的数据催生了对边缘计算的需求。在靠近实物的边缘上对数据进行处理、存储、应用后，边缘计算不仅解决了设备与云端数据的传输问题，还能满足行业在数字化变革中的关键需求。
需要提及的是，尽管当前边缘计算主要应用早商业领域，但需要注意的是，商业用占据了整个物联网市场的半壁江山。也就是说，边缘计算市场规模不可小觑。
而除了物联网数据处理需求，这波人工智能技术的发展升级，也在很大程度上也促进了边缘计算的爆发。大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据，而边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源，让人工智能应用发挥最大的价值。
多方布局边缘计算，边缘计算全面开花
边缘计算巨大的市场空间已成为科技公司下一个竞争点。
在国外，被业界称为 “3A”的云计算三巨头(包括亚马逊AWS、微软AZURE)以及CDN玩家都已在边缘计算上进行战略布局。
在中国，阿里巴巴2018年战略投入“边缘计算”领域;海康威视开启 AI Cloud+ 行业解决方案的应用，将“云边融合”技术植入多个行业;大华股份为适应新形势下社会治安防控体系建设的要求，定制了一套边缘计算节点智能联网解决方案;旷视打造“云—边—端”的业务体系，构建云边端协同的智能安防感知网络;华为、英特尔、ARM等公司联合成立边缘计算联盟，致力于推动各方产业资源合作，引领边缘计算产业的健康发展……
而除了多方布局边缘计算市场，伴随着物联网市场的日益发展，边缘计算也以其高速精准的相应能力渗透至物联网市场的各行各业当中。根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
在智能安防领域，除了弥补云计算相应不及时、功耗高的问题，边缘计算还满足了安防行业在实时业务、安全与隐私保护等方面的需求。以视频监控为例，在早期的视频监控技术当中，边缘计算被认为是一种视频压缩及加密技术，该技术减少网络带宽，以方便视频数据的传输;而随着第五代视频监控时代——视频结构化时代的提出，视频监控产业在完成全城智能监控、动态人脸布控、人脸识别及捕捉等环节之后，如何从还如何从海量视频数据中迅速挖掘出关键信息已成为视频结构化时代的关键问题。在这个时代中，边缘计算成为了强有力的幕后推手及辅助工具，边缘计算所带的云、边、端架构可助力数据分层分级的采集、存储、计算和应用，提升基于深度学习的人脸识别等人工智能算法的精准度。同时，边缘计算作为一个安全高效的计算平台和计算方式，在后端支撑着智慧城市铺设网络、装置传感器以及搭建系统平台等一系列步骤，为安防行业带来更好的应用体验。
边缘计算时的AI终端产品一直是业界的一大发力点之一，而随着人工智能的出现，AI终端产品如AI芯片也变成了现实。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。AI芯片可以让人工智能软件的效率达到最高，这对计算实时性要求高的边缘计算设备至关重要。在去年的北京安博会中，“天、寒、地、鉴”等AI芯片公司纷纷推出了不少AI芯片产品，这些产品不乏有针对边缘计算应用的芯片及开发板、计算棒等算力产品，有助于开发者完成各种类型的AI应用程序开发。
甚至在智能家居行业中，智能家居不同产品之间互动场景的定义，都需要边缘计算。此时的边缘计算充当网关亦或是中控系统，通过云计算与边缘计算协同设备之间的互联互通、场景控制需要。
……
当然，现阶段的边缘计算不仅仅只发力于安防行业、AI芯片以及智能家居行业，可穿戴设备、无人机、机器人、车联网(自动驾驶)、油气远程监控、汽车自动驾驶等领域都已经出现了它的踪迹。
或许我们还可以这样认为，从上游的芯片、图像传感器，到中游的边缘计算解决方案、产品、平台，再到下游的对接应用层，边缘计算不仅全面落地，还给整个产业带来了全链式变化。
云边融合已成未来趋势，但痛点依旧存在
未来边缘计算将如何更好地推动物联网技术发展?当前业界给出的答案是“云边融合”。
有人认为，“如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。”
也就是说，从长远来看，云边融合是必然趋势。云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控力，边缘计算则提供快速、敏捷、高效、精准的实时响应。两者互补，将驱动物联网产业应用迈入全新层次。
的确，边缘计算可以极大扩张电脑及网络连接的设备量级，并与5G网络的大规模应用结合将彻底释放IOT行业的潜能。但此时我们也需要提及一点，边缘计算并非完美无缺，与IT的其他方面一样，边缘计算也有自己的一套网络安全威胁和漏洞，这些风险包括访问设备的弱密码、不安全的通信以及物理安全风险。而除了安全问题，当前边缘计算的发展，还受到联接的海量与异构、业务的实时性、应用的智能性以及数据优化等多方面的制约。
但可以期待的是，随着边缘计算机制的逐步完善，所有难题都将被攻克，而边缘计算也将为物联网市场以及人工智能市场带来最优的应用效果。未来，一切可期!
文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html业界普遍认为，追溯边缘计算的起源，应该早于云计算之前。2012年，IBM发布了拥有“八横四纵”架构的物联网生态图，该生态图所展示的七层技术架构中有一层就是“边缘计算”。尽管在这五六年的时间里，边缘计算并未太大动静，反而让云计算好好发展了一把，但随着云计算不足以处理和分析物联网设备生成的数据，蛰伏已久的边缘计算终于迎来大爆发!
尽管2018年被称为人工智能的爆发元年，但不可置否的是，在人工智能开始渗透至各行各业的同时，边缘计算也迅速崛起，成为了2018年的又一年度关键词。
物联网数据处理与边缘计算大爆发
CDN(Content Cache(内容缓存)是世界公认最早的边缘计算的原型，通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务，用来借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能。而随着技术的不断变革，人们在将数据在云端进行存储后，开始着手在边缘处进行云端存储数据的计算工作，CDN的延伸工作“边缘计算”由此出现。
广义来说，边缘计算被理解为利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，被认为是利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式的云计算的一种形式，两者都是处理大数据的计算运行的方式，在应用上并没有太大的差别。于是，在物联网发展早期，随着越来越多的应用迁移到“云”，云计算成为了最大的受益者。
那么，为什么边缘计算在最近几年的时间内登上了“快车道”，并呈现出力压“元计算”的趋势呢?业界普遍认为边缘计算的爆发与物联网数据处理息息相关。
相关报告显示，2018年全球物联网市场全球物联网市场(包括连接、应用、平台与服务)规模将突破千亿美元，达到1036亿美元。而到2025年，物联网市场预计将突破万亿美元，且到2025年全球范围内将会有18亿移动物联网(Mobile IoT)连接(总共31亿蜂窝物联网连接)。截止目前，物联网已在交通、物流、教育、环保、医疗、安防、电力等多个领域落地开花，而“物联网+行业应用”的细分市场在始出现分化的同时，也促进和升级了芯片、智能识别、传感器、区块链、云计算等相关新技术的迭代演进。
从某种程度上来说，云计算最为互联网最重要的平台技术，已经能够建造大型数据中心，将大量数据集中式存储和处理，并利用数据中心海量机器的算力来计算和解决问题。但随着物联网时代的到来及升级，云计算平台在物联网应用中面临着海量设备接入、海量数据、带宽不够和功耗过高等高难度挑战。就目前的带宽水平来说，还无法支持设备到云端之间的数据传输。
这时候，不用将数据传至云端，在边缘侧即可对实时数据进行处理的边缘计算开始出现在众人眼前，并广受青睐。IDC在《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告中提出，2018年将有40%的数据需要在网络边缘侧进行分析、处理与存储，且到2020年，物联网会有500亿感知设备，50%的计算会在边缘设备上发生。
“实现万物互联”是物联网的终极目标，在物联网时代数据处理的 2.0 时代，不断增长的数据催生了对边缘计算的需求。在靠近实物的边缘上对数据进行处理、存储、应用后，边缘计算不仅解决了设备与云端数据的传输问题，还能满足行业在数字化变革中的关键需求。
需要提及的是，尽管当前边缘计算主要应用早商业领域，但需要注意的是，商业用占据了整个物联网市场的半壁江山。也就是说，边缘计算市场规模不可小觑。
而除了物联网数据处理需求，这波人工智能技术的发展升级，也在很大程度上也促进了边缘计算的爆发。大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据，而边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源，让人工智能应用发挥最大的价值。
多方布局边缘计算，边缘计算全面开花
边缘计算巨大的市场空间已成为科技公司下一个竞争点。
在国外，被业界称为 “3A”的云计算三巨头(包括亚马逊AWS、微软AZURE)以及CDN玩家都已在边缘计算上进行战略布局。
在中国，阿里巴巴2018年战略投入“边缘计算”领域;海康威视开启 AI Cloud+ 行业解决方案的应用，将“云边融合”技术植入多个行业;大华股份为适应新形势下社会治安防控体系建设的要求，定制了一套边缘计算节点智能联网解决方案;旷视打造“云—边—端”的业务体系，构建云边端协同的智能安防感知网络;华为、英特尔、ARM等公司联合成立边缘计算联盟，致力于推动各方产业资源合作，引领边缘计算产业的健康发展……
而除了多方布局边缘计算市场，伴随着物联网市场的日益发展，边缘计算也以其高速精准的相应能力渗透至物联网市场的各行各业当中。根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
在智能安防领域，除了弥补云计算相应不及时、功耗高的问题，边缘计算还满足了安防行业在实时业务、安全与隐私保护等方面的需求。以视频监控为例，在早期的视频监控技术当中，边缘计算被认为是一种视频压缩及加密技术，该技术减少网络带宽，以方便视频数据的传输;而随着第五代视频监控时代——视频结构化时代的提出，视频监控产业在完成全城智能监控、动态人脸布控、人脸识别及捕捉等环节之后，如何从还如何从海量视频数据中迅速挖掘出关键信息已成为视频结构化时代的关键问题。在这个时代中，边缘计算成为了强有力的幕后推手及辅助工具，边缘计算所带的云、边、端架构可助力数据分层分级的采集、存储、计算和应用，提升基于深度学习的人脸识别等人工智能算法的精准度。同时，边缘计算作为一个安全高效的计算平台和计算方式，在后端支撑着智慧城市铺设网络、装置传感器以及搭建系统平台等一系列步骤，为安防行业带来更好的应用体验。
边缘计算时的AI终端产品一直是业界的一大发力点之一，而随着人工智能的出现，AI终端产品如AI芯片也变成了现实。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。AI芯片可以让人工智能软件的效率达到最高，这对计算实时性要求高的边缘计算设备至关重要。在去年的北京安博会中，“天、寒、地、鉴”等AI芯片公司纷纷推出了不少AI芯片产品，这些产品不乏有针对边缘计算应用的芯片及开发板、计算棒等算力产品，有助于开发者完成各种类型的AI应用程序开发。
甚至在智能家居行业中，智能家居不同产品之间互动场景的定义，都需要边缘计算。此时的边缘计算充当网关亦或是中控系统，通过云计算与边缘计算协同设备之间的互联互通、场景控制需要。
……
当然，现阶段的边缘计算不仅仅只发力于安防行业、AI芯片以及智能家居行业，可穿戴设备、无人机、机器人、车联网(自动驾驶)、油气远程监控、汽车自动驾驶等领域都已经出现了它的踪迹。
或许我们还可以这样认为，从上游的芯片、图像传感器，到中游的边缘计算解决方案、产品、平台，再到下游的对接应用层，边缘计算不仅全面落地，还给整个产业带来了全链式变化。
云边融合已成未来趋势，但痛点依旧存在
未来边缘计算将如何更好地推动物联网技术发展?当前业界给出的答案是“云边融合”。
有人认为，“如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。”
也就是说，从长远来看，云边融合是必然趋势。云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控力，边缘计算则提供快速、敏捷、高效、精准的实时响应。两者互补，将驱动物联网产业应用迈入全新层次。
的确，边缘计算可以极大扩张电脑及网络连接的设备量级，并与5G网络的大规模应用结合将彻底释放IOT行业的潜能。但此时我们也需要提及一点，边缘计算并非完美无缺，与IT的其他方面一样，边缘计算也有自己的一套网络安全威胁和漏洞，这些风险包括访问设备的弱密码、不安全的通信以及物理安全风险。而除了安全问题，当前边缘计算的发展，还受到联接的海量与异构、业务的实时性、应用的智能性以及数据优化等多方面的制约。
但可以期待的是，随着边缘计算机制的逐步完善，所有难题都将被攻克，而边缘计算也将为物联网市场以及人工智能市场带来最优的应用效果。未来，一切可期!
文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html业界普遍认为，追溯边缘计算的起源，应该早于云计算之前。2012年，IBM发布了拥有“八横四纵”架构的物联网生态图，该生态图所展示的七层技术架构中有一层就是“边缘计算”。尽管在这五六年的时间里，边缘计算并未太大动静，反而让云计算好好发展了一把，但随着云计算不足以处理和分析物联网设备生成的数据，蛰伏已久的边缘计算终于迎来大爆发!
尽管2018年被称为人工智能的爆发元年，但不可置否的是，在人工智能开始渗透至各行各业的同时，边缘计算也迅速崛起，成为了2018年的又一年度关键词。
物联网数据处理与边缘计算大爆发
CDN(Content Cache(内容缓存)是世界公认最早的边缘计算的原型，通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务，用来借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能。而随着技术的不断变革，人们在将数据在云端进行存储后，开始着手在边缘处进行云端存储数据的计算工作，CDN的延伸工作“边缘计算”由此出现。
广义来说，边缘计算被理解为利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，被认为是利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式的云计算的一种形式，两者都是处理大数据的计算运行的方式，在应用上并没有太大的差别。于是，在物联网发展早期，随着越来越多的应用迁移到“云”，云计算成为了最大的受益者。
那么，为什么边缘计算在最近几年的时间内登上了“快车道”，并呈现出力压“元计算”的趋势呢?业界普遍认为边缘计算的爆发与物联网数据处理息息相关。
相关报告显示，2018年全球物联网市场全球物联网市场(包括连接、应用、平台与服务)规模将突破千亿美元，达到1036亿美元。而到2025年，物联网市场预计将突破万亿美元，且到2025年全球范围内将会有18亿移动物联网(Mobile IoT)连接(总共31亿蜂窝物联网连接)。截止目前，物联网已在交通、物流、教育、环保、医疗、安防、电力等多个领域落地开花，而“物联网+行业应用”的细分市场在始出现分化的同时，也促进和升级了芯片、智能识别、传感器、区块链、云计算等相关新技术的迭代演进。
从某种程度上来说，云计算最为互联网最重要的平台技术，已经能够建造大型数据中心，将大量数据集中式存储和处理，并利用数据中心海量机器的算力来计算和解决问题。但随着物联网时代的到来及升级，云计算平台在物联网应用中面临着海量设备接入、海量数据、带宽不够和功耗过高等高难度挑战。就目前的带宽水平来说，还无法支持设备到云端之间的数据传输。
这时候，不用将数据传至云端，在边缘侧即可对实时数据进行处理的边缘计算开始出现在众人眼前，并广受青睐。IDC在《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告中提出，2018年将有40%的数据需要在网络边缘侧进行分析、处理与存储，且到2020年，物联网会有500亿感知设备，50%的计算会在边缘设备上发生。
“实现万物互联”是物联网的终极目标，在物联网时代数据处理的 2.0 时代，不断增长的数据催生了对边缘计算的需求。在靠近实物的边缘上对数据进行处理、存储、应用后，边缘计算不仅解决了设备与云端数据的传输问题，还能满足行业在数字化变革中的关键需求。
需要提及的是，尽管当前边缘计算主要应用早商业领域，但需要注意的是，商业用占据了整个物联网市场的半壁江山。也就是说，边缘计算市场规模不可小觑。
而除了物联网数据处理需求，这波人工智能技术的发展升级，也在很大程度上也促进了边缘计算的爆发。大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据，而边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源，让人工智能应用发挥最大的价值。
多方布局边缘计算，边缘计算全面开花
边缘计算巨大的市场空间已成为科技公司下一个竞争点。
在国外，被业界称为 “3A”的云计算三巨头(包括亚马逊AWS、微软AZURE)以及CDN玩家都已在边缘计算上进行战略布局。
在中国，阿里巴巴2018年战略投入“边缘计算”领域;海康威视开启 AI Cloud+ 行业解决方案的应用，将“云边融合”技术植入多个行业;大华股份为适应新形势下社会治安防控体系建设的要求，定制了一套边缘计算节点智能联网解决方案;旷视打造“云—边—端”的业务体系，构建云边端协同的智能安防感知网络;华为、英特尔、ARM等公司联合成立边缘计算联盟，致力于推动各方产业资源合作，引领边缘计算产业的健康发展……
而除了多方布局边缘计算市场，伴随着物联网市场的日益发展，边缘计算也以其高速精准的相应能力渗透至物联网市场的各行各业当中。根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
在智能安防领域，除了弥补云计算相应不及时、功耗高的问题，边缘计算还满足了安防行业在实时业务、安全与隐私保护等方面的需求。以视频监控为例，在早期的视频监控技术当中，边缘计算被认为是一种视频压缩及加密技术，该技术减少网络带宽，以方便视频数据的传输;而随着第五代视频监控时代——视频结构化时代的提出，视频监控产业在完成全城智能监控、动态人脸布控、人脸识别及捕捉等环节之后，如何从还如何从海量视频数据中迅速挖掘出关键信息已成为视频结构化时代的关键问题。在这个时代中，边缘计算成为了强有力的幕后推手及辅助工具，边缘计算所带的云、边、端架构可助力数据分层分级的采集、存储、计算和应用，提升基于深度学习的人脸识别等人工智能算法的精准度。同时，边缘计算作为一个安全高效的计算平台和计算方式，在后端支撑着智慧城市铺设网络、装置传感器以及搭建系统平台等一系列步骤，为安防行业带来更好的应用体验。
边缘计算时的AI终端产品一直是业界的一大发力点之一，而随着人工智能的出现，AI终端产品如AI芯片也变成了现实。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。AI芯片可以让人工智能软件的效率达到最高，这对计算实时性要求高的边缘计算设备至关重要。在去年的北京安博会中，“天、寒、地、鉴”等AI芯片公司纷纷推出了不少AI芯片产品，这些产品不乏有针对边缘计算应用的芯片及开发板、计算棒等算力产品，有助于开发者完成各种类型的AI应用程序开发。
甚至在智能家居行业中，智能家居不同产品之间互动场景的定义，都需要边缘计算。此时的边缘计算充当网关亦或是中控系统，通过云计算与边缘计算协同设备之间的互联互通、场景控制需要。
……
当然，现阶段的边缘计算不仅仅只发力于安防行业、AI芯片以及智能家居行业，可穿戴设备、无人机、机器人、车联网(自动驾驶)、油气远程监控、汽车自动驾驶等领域都已经出现了它的踪迹。
或许我们还可以这样认为，从上游的芯片、图像传感器，到中游的边缘计算解决方案、产品、平台，再到下游的对接应用层，边缘计算不仅全面落地，还给整个产业带来了全链式变化。
云边融合已成未来趋势，但痛点依旧存在
未来边缘计算将如何更好地推动物联网技术发展?当前业界给出的答案是“云边融合”。
有人认为，“如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。”
也就是说，从长远来看，云边融合是必然趋势。云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控力，边缘计算则提供快速、敏捷、高效、精准的实时响应。两者互补，将驱动物联网产业应用迈入全新层次。
的确，边缘计算可以极大扩张电脑及网络连接的设备量级，并与5G网络的大规模应用结合将彻底释放IOT行业的潜能。但此时我们也需要提及一点，边缘计算并非完美无缺，与IT的其他方面一样，边缘计算也有自己的一套网络安全威胁和漏洞，这些风险包括访问设备的弱密码、不安全的通信以及物理安全风险。而除了安全问题，当前边缘计算的发展，还受到联接的海量与异构、业务的实时性、应用的智能性以及数据优化等多方面的制约。
但可以期待的是，随着边缘计算机制的逐步完善，所有难题都将被攻克，而边缘计算也将为物联网市场以及人工智能市场带来最优的应用效果。未来，一切可期!
文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html业界普遍认为，追溯边缘计算的起源，应该早于云计算之前。2012年，IBM发布了拥有“八横四纵”架构的物联网生态图，该生态图所展示的七层技术架构中有一层就是“边缘计算”。尽管在这五六年的时间里，边缘计算并未太大动静，反而让云计算好好发展了一把，但随着云计算不足以处理和分析物联网设备生成的数据，蛰伏已久的边缘计算终于迎来大爆发!
文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html业界普遍认为，追溯边缘计算的起源，应该早于云计算之前。2012年，IBM发布了拥有“八横四纵”架构的物联网生态图，该生态图所展示的七层技术架构中有一层就是“边缘计算”。尽管在这五六年的时间里，边缘计算并未太大动静，反而让云计算好好发展了一把，但随着云计算不足以处理和分析物联网设备生成的数据，蛰伏已久的边缘计算终于迎来大爆发!
文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/Detail/73230.html2019年2月12日目录
?5G商用首单落地，边缘计算有望成为下一个风口!(国金证券)
?Tesla拟收购Maxwell，引领新一轮超级电容应用热潮(申万宏源)
?瞄准“宝贝经济”，消费升级品牌童装发展正当时(东兴证券)
?“单身经济”快速崛起，“悦己型消费”新势力抬头(国金证券)
?环旭电子落子大亚湾，扩大开支巩固苹果产业链优势(长城证券)
1.5G商用首单落地，边缘计算有望成为下一个风口!(国金证券)
5G商用临近，物联网技术和产业链逐步成熟，国金证券认为边缘计算有望成为下一个风口。Gartner调研数据显示，业内有84%的企业计划在2021年前将边缘计算纳入自身规划之中。市场规模方面，据CBInsights预测，2023年全球边缘计算市场有望达到340亿美元。
在应用方向上，国金证券建议重点关注延迟敏感、安全隐私要求较高、异构设备较多的场景，视频、无人驾驶、AR/VR、工业互联网和云游戏等应用场景有望率先落地。在投资节奏上，边缘计算产业演进可参照云计算，基础设施及硬件-软件平台-应用服务的发展路径。长期看，在云、AI技术和产业有深厚积累及前沿布局的平台型公司有望成为边缘计算浪潮最大受益者。短期看，相关基础设施及硬件厂商等将先行受益。同时，部分布局或转型较早的细分应用/服务厂商有望充分享受行业成长红利从而获取更多市场份额。
1月30日，中国移动公布了2019年5G规模组网及应用示范工程无线主设备租赁建设单一来源采购信息公告，将向五大设备商租赁500站5G基站。国金证券认为此次采购结果在一定程度上反映了华为在5G产业链绝对领先的市场地位，但设备商最终市场格局在2020年5G规模商用后才能逐渐明确。同时，5G首单落地标志着由代际升级驱动的运营商新一轮资本开支周期正式开启。主设备商具有主导话语权，行业集中度高，在业绩和估值双轮驱动下，有望迎来戴维斯双击。
1月31日，工业互联网领域两大重量级组织IIC(工业互联网联盟)与OpenFog正式合并，合并后的组织将致力于引领工业互联网系统的发展。IIC与OpenFog的合并意味着行业标准的主导话语权进一步集中，工业互联网制高点争夺进入新阶段。据CCID预测，2020年中国工业互联网市场规模将超7700亿，年复合增速约18%。目前我国制造业整体信息化水平较低，3C行业自动化率仅在15%~25%之间。在此阶段，我国制造业的首要任务仍是在线化和数据化，具备制造业know-how、布局工业互联网平台的云计算龙头企业有望在制造业云化浪潮中脱颖而出。
国金证券建议关注布局边缘计算的CDN龙头网宿科技(300017.SZ)、5G产业链主设备商中兴通讯(000063.SZ)，以及布局工业互联网平台的ERP龙头用友网络(600588.SH)、建筑信息化龙头广联达(002410.SZ)。
2.Tesla拟收购Maxwell，引领新一轮超级电容应用热潮(申万宏源)
2019年2月特斯拉(Tesla)宣布将以2.18亿美元收购Maxwell全部股权，较公告日前Maxwell的最新收盘价溢价55%，该交易最快于2019年二季度完成。申万宏源认为，此次收购的最主要潜在动机有二：①储备超级电容技术与产能，未来用于商业储能系统、电动卡车Semi动力系统、甚至超跑乘用车动力系统中;②推动Maxwell专有的干电极技术，进一步降低锂电池生产成本。
申万宏源认为，特斯拉作为全球纯电动汽车龙头，常年跟踪全球先进储能技术，此轮收购再次证明超级电容在储能领域应用的商业价值，有望引领新一轮超级电容应用与开发热潮。
超级电容器由于充放电属物理而非化学过程，与锂电池相比具有功率大、寿命长、循环效率高的明显优势，可广泛应用于各类汽车的制动能量回收、启停系统、动力辅助等服务。在电力领域，超级电容器主要作为FTU后备电源，或在微电网及公用电网内提供电压、频率和功率稳定化服务，并可在风力发电领域用于为变桨系统提供动力、平抑短期功率波动等服务。根据Research and Markets报告，2017年全球超级电容器市场8.28亿美元，预计到2026年将达到49.85亿美元，年复合增长率达到22.1%。
超级电容领域海外企业领先地位明显，占据着全球大部分市场，主要的生产企业有：美国MAXWELL、Ioxus，日本ELNA、PANASONIC，韩国LSMtron、VinaTechnology以及俄罗斯ECOND等。国内超级电容产业起步于80年代，目前已逐渐实现电极材料及电解液的国产化配套，超级电容系统生产商主要有锦州凯美能源、北京集星联合电子、深圳今朝时代、上海奥威、江海股份等，所生产超级电容产品在交通领域有应用。
申万宏源认为，特斯拉收购全球超级电容龙头Maxwell对全球储能技术应用具有风向标作用，我国在新能源汽车发展早期曾有过一轮混动系统上的应用热潮，但由于国家补贴向纯电动路线倾斜，超级电容应用发展放缓。随着未来补贴的引导性影响逐渐减小，以及国内产品技术进步与成本降低，超级电容凭借其的倍率与循环性能有望再次迎来应用热潮。
申万宏源称，Maxwell的干电池技术再次提醒我们，锂电池生产中仍有许多环节存在降本空间，掌握设备、材料核心技术的龙头电池企业有望加速拉开与竞争对手差距，锂电池环节推荐全球龙头宁德时代(300750.SZ)，同时推荐关注全球电容化学品龙头新宙邦(300037.SZ)，以及国内超级电容生产企业江海股份(002484.SZ)。
3。瞄准“宝贝经济”，消费升级品牌童装发展正当时(东兴证券)
2017年我国童装行业总规模1796亿元，过去五年复合增速11.14%，是目前服装行业里最具成长性的子行业。消费人群方面，二胎政策带来的人口红利将传导至大童装行业。人均消费方面，我国童装人均消费金额明显低于发达国家水平，90后新生代人群逐渐成为生育主力背景下，新的一轮童装消费升级展开，有望带动行业长期繁荣。
从细分品类看，大童装受到人口红利和消费升级双驱动;童鞋因其功能属性强，运动品牌更占优;婴童家纺，品质升级趋势明显;儿童出行，安全座椅、儿童推车渗透率低，潜力大。东兴证券指出，童装有明显必需消费品属性，受经济波动影响小。儿童鞋服更换频次高，与成人服装相比更注重产品品质而对价格敏感性低的消费特点，使其在家庭消费中具有刚性需求特征。东兴证券看好其在经济整体承压环境下的增长韧性。
东兴证券认为，童装产品重质量、安全和舒适性，天然有利于行业集中度做大。我国童装品牌化起步晚，目前市场集中度仍然较低。2017年美国童装CR5为35.5%，日本CR5为29.4%，而我国童装CR5只有11.3%，童装品牌龙头仍然有很大的发展空间。
童装品牌在产品、渠道、多品牌、供应链四维度打造核心竞争力。北美童装龙头Carters，凭借产品质量、多品牌、全渠道突围成功。我国童装品牌在产品方面积累自己的研发实力，通过产品力打造品牌力;品牌方面，用单一品牌夯实公司基础，通过多品牌打开成长天花板;渠道方面，全渠道布局多面触及到消费者;供应链方面，精细化管理实现降本增效。
东兴证券建议关注以旗下的巴拉巴拉品牌较早布局童装，在产品、渠道和供应链管理方面建立了自己核心竞争力的森马服饰(002563.SZ);定位中高端且渠道以直营为主的安奈儿(002875.SZ);主力产品安全座椅等在我国具有爆发潜力的好孩子国际(1086.HK)。并建议积极关注以成人装为主但是积极布局童装行业的太平鸟(603877.SH)、海澜之家(600398.SH)。
4。“单身经济”快速崛起，“悦己型消费”新势力抬头(国金证券)
2017年全国单身人群已达2.2亿人，占到总人口15%左右。国金证券认为，年轻的单身群体是未来中国消费趋势变化的重要风向标。国金证券总结出单身经济四大共性消费方向：花钱买方便、花钱为了悦己、花钱买寄托和花钱买未来。
①花钱买方便。单身群体的家庭规模变小，物品消费数量趋于下降，且工作压力之下可自由支配时间减少。因此，靠近社区、高品控的便利店是更适合单身群体的购物场景。2013~2017年，便利店五年复合增速达到12.8%，远高于超市和百货业态。同时，外卖是单身青年们的饮食首选。美团数据显示，2017年20~30岁人群贡献了65%的订单量。此外，社交媒体KOL的兴起解决了获取有效信息的问题。精细化运营的KOL受众群不一定很大，但粉丝转化为购买行为的转化率更高。
②花钱为了悦己。用“好看的皮囊+有趣的灵魂”形容悦己型消费非常的贴切。化妆品作为首当其冲的悦己型消费品，当经济发展到一定体量后，将是表现最强劲的消费品类之一。而旅游是身心均衡的重要消费领域。新一代消费者对于旅游的体验感要求更高。同时，电影院依旧是新一代年轻人的首选场所，且更看重电影内容的质量，高水平的电影仍有很好的票房反馈。此外，青年公寓是非常适合单身的居住场景，未来家居行业极有可能发展成为一个ToB端的行业，而高颜值、多功能的懒人小家电的也将会非常具备市场前景。
③花钱买寄托。2017年，国内80~90后养宠物人群占比超过70%，且单身居多。对于单身青年来说，宠物是“孩子”、“亲人”般的存在。同时，未来游戏行业将向社交化方向发展，而电竞有望成为单身群体中的主流文化之一。随着95和00后的成长以及二次元文化在中国的迅猛发展，二次元将成为单身经济的重要增长引擎。另外，偶像养成类综艺为年轻人提供了更为理性和经济的追星方式，也将推动付费视频渗透率的提升。
④花钱买未来。85~95后整体受教育程度快速提升，致使企业对人才的综合素质的要求也越来越高。调查数据显示，参加过职业教育的年轻人比例高达74%。虽然职业教育的渗透率已经较高，但人均投入的增长空间仍然很大，尤其是在非学历教育方面。
国金证券认为，单身群体在花钱为了便利、悦己、精神寄托和自我提升的意愿驱动之下，便利店和外卖将成为未来购物的主要场景;具备KOL属性的社交媒体将成为品牌和商家流量的重要来源;“好看皮囊+有趣灵魂”的认知将推动旅游、化妆品、小家电、宠物和职教等行业的高景气发展;同时电竞、二次元和长短视频则将成为精神消费的重要组成部分。国金证券推荐关注美团点评(03690.HK)、哔哩哔哩(BILI.O)、小米集团(01810.HK)、珀莱雅(603605.SH)、佩蒂股份(300673.SZ)等。
5。环旭电子落子大亚湾，扩大开支巩固苹果产业链优势(长城证券)
环旭电子(601231.SH)日前公告与大亚湾区招商局拟签订《项目投资协议》，拟设立全资孙公司，注册资本2亿元，总投资不低于13.5亿元。同时，公司公告拟回购公司股票不低于1亿元，不超过2亿元，回购价格不超过每股11元。此次回购的股票主要用于股权激励计划，如果有剩余，也可能用于并购对价支付。
公司与大亚湾区招商局拟签订《项目投资协议》，拟设立全资孙公司，该公司主要生产视讯控制板、收银机、服务器主板、新型电子产品等产品，注册资本2亿元，总投资不低于13.5亿元，其中固定资产不低于10亿元。设立孙公司的主要为持续扩充产能考虑。公司预计2019年资本开支约1.6亿美金，显著高于2018年的8500万美金，公司支出扩大的资本开支主要是为了满足客户新增的订单需求，随着设备厂房投入使用，公司营收有望显著提高。
长城证券指出，公司通讯类业务短期承压，消费类业务增速高支撑公司业绩成长。苹果公司2019年一季度财报显示，“可穿戴、智能家电和配件”类目营收为73亿美元，比上年同期的55亿美元增长了33%。公司是苹果iPhone产品Sip模组的主要供应商，未来有望持续受益苹果可穿戴配件的增长。展望2019年，消费类业务仍然会是公司业绩成长的主要动力，通讯类业务及存储业务会导入新客户，营收增长前景向好。
长城证券看好公司产业链地位的上升空间，技术优势有望在新应用领域不断扩大，苹果产业链复苏带动公司业绩成长，预估公司2018~2020年归母净利润为11.80亿元、14.32亿元及17.43亿元，EPS为0.54元、0.66元、0.80元，对应PE分别为17.92倍、14.77倍、12.13倍，给予“推荐”评级。
