2024年边缘计算定义业务新引擎-边缘典型场景数据价值洞察报告

本报告版权属于编写单位，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本调查报告文字边缘计算部署在更靠近最终用户和数据源头的位置，满足集中式数据中心所不能覆盖的低响应时延、敏捷部署、成本控制等业务场景需求。自边缘计算概念提出以来，其技术的广度和本报告以《边缘计算定义业务新引擎——边缘典型场景数据价值洞察》为题，计算在技术演进、生态建设、应用场景等方面的最新发展和趋势，为边缘计算相关领域下一ontents一、边缘计算发展态势01（一）政策牵引01（二）市场驱动01二、边缘计算应用现状与挑战02（一）边缘计算应用现状02（二）边缘计算面临挑战03三、边缘计算技术演进04（一）边缘计算技术演进04（二）最新技术主张051.利用AI：智能化的边缘分析与洞察052.简化边缘：现代化的边缘架构与运营063.保护边缘：强化的网络安全与合规性07四、生态建设08（一）开源框架08（二）合作伙伴09五、边缘典型场景及价值分析11（一）制造11（二）医疗13（三）能源15（四）零售17（五）金融19（六）物流21六、未来展望23边缘计算发展态势01边缘计算相比于集中式云计算，更靠近用户业务数据源头侧，在低时延、低带宽成本、弹性敏捷部署等方面更加贴合业务场景需求，因此，在近年来备受产业界关注。全球范围内，边缘计算相关推进战略政策不断出台，牵引边缘产业广泛扩张，同时，边缘侧市场需求层出不穷，推动行业应用在边缘稳步实践，政策牵引和市场驱全球主要发达国家布局边缘计算战略体系。2024年2月，美国发布新一版《关键和新兴技术清单》，清单可以为美国政府和联邦机构指示有助于提升美国技术竞争力和国家安全的具体领域，2024版清单中，先进计算领域包含了边缘计算与设备技术，指示边缘计算已成为重要技术方向并将获得更高优先级的发展顺序。2023年3月，欧盟委员会通过《2023-2024年数字欧洲工作计划》，以阐述未来几年关键信息技术的重中提到将继续开展端到云服务方面的研究及相关基础设施建设，并以端到云服务及相关基础设施建设为基础，国内政策高密度出台牵引边缘计算深化应用。2023年12月，发改委等六部门印程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，政策支持探索开展城市算力网建设，实现国家枢纽节点算力资源与城市算力需求高效供需匹配”，为边缘算力建设提出计划指导。2023年10月，工信部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出要加快边缘算力建设，支撑工业制造、金融交易、智能电网、云随着企业IT建设逐渐完善和数字化转型逐渐加速深化，越来越多的场景化算力需求持续提出，传统集中式的数据中心难以满足特定行业和场景需求。边缘计算和云边协同将集中式算力资源下沉到边缘场景，解决了集中全年)跟踪》报告数据，2023年中国边缘计算服务器市场继续保持稳步上升，同比增长29.1%。IDC认为，边缘计算技术在公共事业的智能化改造过程中正在发挥关键作用，边缘计算不断“下沉”也进一步促进边缘服来源：来源：IDC中国，2024年4月边缘计算应用现状与挑战02随着物联网、AI、5G等技术的快速发展和规模化应用，边端侧的连接和数据正在呈指数级增长，数据类型、边缘计算能够在一定程度上解决集中式数据中心的响应时间长、带宽成本高等问题，一方面，作为集中式算力供给的延伸在云系统中协同运作，实现云边协同从而为企业带来创新价值；另一方面，边缘计算能够独立于云计算开辟出边缘原生的使用方式，尤其是在制造、交通、能源等传统行业，边缘计算能够将计算能力扩展至离数据生产、处理最近的源头侧，有效提升系统运行效率，优化用户体验。根据中国信通院数据显示，边缘计算来源：中国信通院，2024年8月2边缘计算面临挑战将业务从集中式数据中心扩展到边缘侧直接处理，带来许多优势的同时也充满了独特的挑战，作为服务供应商边缘计算的真正价值在于其能够即时处理数据的能力，决策和行动需要在极短时间内执行。系统为了获得实时的洞察和决策，数据的获取、排序和处理速度必须超越传统场景。然而，当前数据从海量边缘设备汇引入不必要的延迟，还会减缓执行速度，从而对效率和生产力造成负面影响。因此，持续优化响应时延是边缘节点位置分散，数量众多，数据交互数量随节点规模扩展而激增，边缘系统的数据同步成为一项紧迫新的技术趋势和应用场景要求边缘系统具备更强的处理能力和更高的扩展性，但物理空间的局限性又为边缘设备的部署带来了一定的困难，例如，在诸如壁橱、户外箱体、交通工具以及其他空间受限的环境中安安全保护变得愈发重要，而许多边缘位置的安全防护措施不足，这使得边缘安全漏洞成为网络攻击中极具同时，数据治理在企业防火墙之外也面临着诸多挑战，去中心化的数据中心和云环境，可能会引入数据治据最新调查显示，尽管大家都认可将边缘解决方案作为业务发展的重点，但很多公司又缺乏快速完善边缘部署及管理所需的专业IT人员及管理方法，运营技术（OT）与IT基础设施之间的鸿沟可能会妨碍边缘计边缘计算技术演进边缘计算技术演进03计算进入一个重要发展阶段。进一步推动边缘计算发展的是移动互联网的普及，随着智能手机和移动设备的广泛使用，在设备本地处理的数据量不断增加，从而减少了对集中式数据中心的依赖。进入2010年代，物联网（IoT）的蓬勃发展为边缘计算带来了得边缘计算成为不可或缺的技术支撑。随后，云计算与边缘计算的结合，进一步促进了边缘计算技术的成熟。5G技术的推广在2010年代末至2020年代初期为边缘计算带来了革命性的变革，其低延迟和高带宽的特性极大地增强了边缘计算处理实时数据和提供高带宽服务的能力。当前，边缘计算的标准化和生态系统建设成为行业发展的重点，大约四分之一的企业将可持续发展和ESG指标跟踪作为边缘和物联网计划的一项驱动因素，边缘计算被看作是提高效率、优化流程的重要技术手段，因此，企业可持续发展和边缘的结合正在成为企业发 伴随着技术的逐渐成熟，边缘计算的发展理念也日渐明晰，即从数据产生的位置进行即时处理以获取更多的数据价值，不仅符合边缘计算的核心理念，而且与当前的技术发展趋势和应用场景相契合。展开而言，目前边缘边缘计算的低延迟特性允许在数据产生瞬间即刻处理，为业务提供即时的、有影响力的洞察。这对于需要AI的智能分析和监控能力可以提高运营效率，例如通过监控Wi-Fi性能和用户参与度，企业能够实时优化通过AI即服务模式提供成熟的“一体化”边缘AI解决方案，使企业能够灵活地部署和管理AI能力，简化确保实时分析和响应，同时强化了安全性和效率。该解决方案可穿透多云环境，通过现代化的AI工厂解决方企业通过采用现代化的边缘解决方案，能够以规模化的方式简化AI架构、工作负载和运营，实现更高效的依托边缘软件平台可以利用自动化、开放式设计、企业可以在边缘自由选择技术解决方案，不再受限于特定供应商的生态系统或技术历史包袱，增加了IT战通过现代化的边缘AI架构和运营，企业能够更深入地洞察数据，提利用边缘软件平台，提供自动化、安全扩展和多云支持，能够简化边缘架构和软硬件使用方式，使企业降低管理资源和成本。运用开放的边缘技术选择和灵活的IT战略，结合深入的数据洞察，能够显著提升企业的市场将网络安全专业知识深入嵌入到IT基础设施和流程中，确保边缘计算环境从设计到实施都符合最高安全标通过安全的供应链管理和零信任原则，保护应用程序、数据和基础设施在每个层面的安全，从源头上防止利用自动化和智能化的监控工具，提高对边缘环境中潜在威胁的检测、监控和响应能力，确保及时识别和通过全球分布式安全运营中心（SOC）能够提供全天候的威胁检测、调查和响应服务，增强了对全球边缘集成先进的安全措施和零信任安全框架，确保数据在边缘设备上的安全处理和存储，配套的自动化工具和智能监控系统能够实时检测和响应潜在威胁，显著提高了数据的安全性。此外，优秀的边缘解决方案支持企业在遵在当今这个快速变化的数字化时代，边缘计算已经成为企业获取竞争优势的关键，产业内有许多优秀的企业和交互，旨在帮助用户利用自己青睐的硬件、软件、标准和服务构建边缘计算解决方案，同时尽量减少重复性工作。EdgeXFoundry的主要目的是打造并推广面向物联网的通用开放标准EdgeX；支持和鼓励物联网社区，在资源有限的环境中运行Kubernetes。K3s主要用于部署在资源受限的边缘计算场景中，也可以在本地运行源项目。项目目的是打造一个符合5G边缘“联接+计算”特点的边缘计算公共平台，实现网络能力（尤22这个开放的生态系统是边缘解决方案的生命力所在，它不仅加速了技术的发展和创新，更为企业用户提供了定制化的解决方案，以满足他独特的业务需求。在数字化转型的征途上，边缘技术平台和合作伙伴生态系统是推动企业前进的双引擎，共同为企业解锁数据的潜力、优化运营流程、创造新的商业模式，最终实现业务的持续2023年和2024年，在上海和苏州相继成立边缘Intel作为全球领先的半导体公司，其尖端的处理器技术和硬件支持是创新中心高性能与可靠性的基石。Intel的技术不仅推动了边缘计算解决方案的发展，更在提升整个创新中心的技术实力方面发挥了关键作用，其硬件西门子提供的机床加工行业数字化解决方案，涵盖了从设计到服务的全流程。西门子的行业数字化技术不仅提Cogiot科舸物联的物联网平台支持，为企业提供了设备连接、数据采集和智能分析的一站式解决方案。通过洪朴信息致力于为制造型企业提供人工智能产品和解决方案，其产品和解决方案已在光伏、半导体和消费电子等多个行业规模化落地。其AI缺陷解决方案每年可以为相关企业节约大量人力成本，同时避免因产品缺陷导思看科技是3D解决方案提供商，其三维视觉数字化方案广泛应用于工业设计、制造、检测等多个领域。这些TelitCinterion提供了一种无需编写代码即可实现设备与企业软件连接的解决方案。这种连接方式不仅简化了设备集成的复杂性，更促进了设备数据的实时采集与分析，为智能制造和物联网的快速发展提供了强有力的支鑫元视科技提供的智慧管理平台，专门针对监控视频的海量管理进行了优化。该平台不仅适用于仓库监管和金上海和苏州的边缘计算实验室/创新中心还包括其他多家ISV（独立软件供应商）和服务商，他们提供从手持终端、电子看板到工业控制、数据采集等一系列解决方案，共同构建了一个多元化、互补性强的合作伙伴生态系统。通过这些合作伙伴的共同努力，创新中心能够为制造业企业提供全面的数字化转型服务，从硬件支持到边缘典型场景及价值分析05通过实时监控设备状态，收集通过实时监控设备状态，收集和分析机器的运行数据，预测潜在的故障和维护需求。这种预测性维护减少了意外停机时边缘计算通过物联网设备实现对库存的精确追踪和智能边缘计算通过物联网设备实现对库存的精确追踪和智能管理。机器人和无人机进行导航和货物搬运，优化了仓库空间的使用，并提高了拣通过高速摄像头和传感器实时捕获生产线上的图像和数据，汇聚到边缘节点，边缘设备能够即时分析产品尺寸、形状和通过监控生产线上的能源消耗，分析能耗模式，实现能源使用的优化。边缘智能控制系通过监控生产线上的能源消耗，分析能耗模式，实现能源使用的优化。边缘智能控制系统根据实时数据调节能源分配，减少浪费，支持制造业向在产品设计阶段，VR技术允许设计师进行三维空间的沉浸式设计和模拟，提高了设计的准确性和创新性。在员工培训方面，AR技术提供了直观的操作指导和模拟训练，通过分析来自传感器和设备的数据，边缘设备能够实时调整生产参数，优化生产流程。这使得生产线能够灵活应对需求变化，实现小批量、多样化生边缘计算使得生产线能够快速响应市场和客户的个性化需边缘计算使得生产线能够快速响应市场和客户的个性化需求。通过灵活调整生产线，边缘计算支持按订单生产，实现个性化产品的快速定制，满足通过在产品上附加传感器或集产品在生产、运输、销售各个环节的数据。这不仅提高了产品召回的效率，也增边缘计算强化了工厂的安全监控系统，通过视频分析技术实时识别安全风险和异常行为。这种快速响应机制提高了工厂的安全管理水平，预防了潜在在新能源科技的快速发展中，领先企业正通过边缘计算技术，重塑锂电池生产的质量和效率。这些企业利用边缘计算平台，打造了一个创新的、高度人工智能化的锂电检测系统，实现了边缘与云计算的协同工作，为生产面对汽车行业对锂电池质量的严苛标准，某锂电池知名头部企业部署了边缘计算平台，与可横向扩展的NAS存储系统相结合，构建了一个能够实时处理和分析大量CCD图像和生产数据的边缘技术解决方案。通过人工智能的分析,不仅优化了生产流程，而且加强了边缘技术与云平台的无缝协作，为锂电池生产的每个环节提供了强有力的技术支撑。同时也作为一个可以复制的方案推向每一个制造分厂,真正意义上完成云边端融合的整存储系统则为平台提供了必要的数据存储和AI分析能力，确保了数据的安全性、可靠性以及快速检索和分析能力。这种边缘技术的应用，为企业提供了一个强大的数据处理和分析工具，为生产过程中的实时监控和工艺••采用机器视觉方式实现对锂电池涂布、叠片、封边、模组等工序的检测，将终端数据采集到Wyse•企业加强了动力电池产品质量追踪管理，提高与下游车企的质量沟通效率，有效应对客诉，降低市部署边缘计算平台和存储系统后，该企业获得了多方面的显著收益：自动化的检测能力提升了8-9倍，检测效率提升了10-20倍，机器视觉技术取代了传统的人工检测，排除了人为因素干扰，实现了更精细的检测任务。通过全程化产品质量追踪管理体系，提高了产业链的质量检测与沟通效率。CCD相机的多角度拍摄技术，将检测精度提升至微米级，同时减少了人工需求，降低了产线检测成本。NAS存储的引入为企业提供了强大的通过边缘技术与平台的专业整合，企业不仅在提升检测精度、优化工艺流程、实现质量追溯方面取得了显著进步，而且在生产效率和市场响应速度上也有了显著提升，同时降低了整体运营成本。这一解决方案不仅展示了边缘计算和大数据存储技术的重要应用，也体现了为企业创造实际价值的能力，彰显了云边协同在现代制造业医疗行业通过采用边缘计算技术，正在实现更加高效、响应迅速的服务模式，以提升病患护理质量和医疗服务效率，边缘计算解决方案在医疗行业主要应用场景有以下几点：算的低延迟特性，院前急救算的低延迟特性，院前急救系统能够在急救车辆到达现场之前，就开始收集和分析患者数据。医护人员可以实利用边缘计算实现对病患的实时健康监测，收集来自各种医疗设备（如心率监测器、血压计、血糖仪等）的数据。通过持续的数据分析，系统能够及时发现病患健康状况的变化，并迅速通知医护人员，从而提前采取干预措施，避免病情恶时接收患者的生命体征信息，评估病情严重程度，并在到达前制定急救计划，确保急边缘计算支持在本地处理和分析大量的医疗影像数据，如X通过深度学习和人工智能算法边缘计算用于分析和优化医院内的患者流，减少边缘计算用于分析和优化医院内的患者流，减少等待时间，提高患者满意度。通过实时监控患者状态和医院资源使用情况，系统可以智能地调度边缘计算可以用于优化医院内部的物流系统，如实时监控和数据分析有助于提高物资分发的效率，“院前急救系统联动平台”是一个创新的医疗响应系统，利用5G网络的高速和低延迟特性，实现急救车辆与医疗机构的实时数据共享和通信。该平台通过集成的边缘计算能力，提供快速的数据处理和智能决策支持，优某医院在急诊急救服务领域应用边缘计算平台，迈出了创新的步伐，该医院致力于打造一个以危急重症救治为基础的服务体系，该体系的核心是智能救护车系统，旨在通过前沿的边缘计算技术提升病人救治的成功率，从该医院通过引入边缘服务器，成功构建了智能救护车的边缘计算平台。此外，结合边缘计算平台和存储平台，构建了一个强大的数据中心，实现了院前院内急救信息的无缝对接和云边协同，极大地优化了急救流程。该医疗机构同时采用5G边缘站点架构，采用多台超融合节点混合部署应用、网络方面采用多链路冗余方案，整体实现边缘节点的高利用率、高可用，结合区域医疗中心计划，边缘站点将接入中心云进行统一维护。通过医疗中心云-边缘节点的整体架构进行场景联动：医院边缘节点满足医院就近计算、数据本地存储需求；此外，该医院还寻求与多家AI公司合作，共同开发疾病影像辅助诊断应用，并期望通过一个综合性急救平台提供图像倍，急救车服务的数字化水平明显提高。抢救流程精简了20%-30%，减少了病历信息录入错误的概率，加快了急救医生的响应速度。急救效率提升了2-3倍，车内的全面体征监测实现了多方协同救治，救治能力提升了60%，在紧急情况下，专家能够通过远程指导提高抢救成功率。这一解决方案不仅推动了院前急救的数字化转型，还为患者提供了更快、更精准的急救服务。通过边缘技术与云边协同的深度融合，该医院的智能救护车边缘计算技术在能源行业的应用正日益广泛，为行业的数字化转型提供了强大动力。以下是边缘技术在能源行业的主要应用场景：海底数据中心利用边缘海底数据中心利用边缘计算技术，将数据处理和存储靠近数据源，减少数据传输延迟，适用于海洋研究、海上油气边缘计算在船舶上的应边缘计算在船舶上的应用，可以实时处理船舶航行数据，优化航线，监控船舶状态，提高航边缘计算实现加油站的边缘计算实现加油站的智能化管理，包括支付系统、库存管理、安全监控等，提高运营效率边缘计算与物联网技术边缘计算与物联网技术结合，实现变电站的智能监控和管理，包括环境监测、设备状态监测在发电和输电过程中，在发电和输电过程中，边缘计算技术可以实时监控电网状态，优化电力分配，预测和预防设备故障，提高电网的可在矿山行业中，边缘计在矿山行业中，边缘计算技术可以支持实时数据处理，提高矿山作业的自动化和智能化水利用无人机和机器人进利用无人机和机器人进行巡检，边缘计算能够即时分析巡检数据，快速识别潜在问题，减少边缘计算技术应用于风边缘计算技术应用于风电场，实现对风力发电机组的实时监控和预测性维护，优化风力发电边缘计算在能源行业的应用不仅提高了运营效率和安全性，还推动了能源管理的智能化和自动化，为能源行业在智慧能源领域，越来越多的能源企业通过融合通信技术与先进的边缘计算能力，实现对能源设施的实时监控和智能巡检。该平台能够快速分析设备运行数据、预测潜在故障、及时响应维护需求，从而提升能源管理的效在智慧能源的征途上，能源企业普遍洞察到数字化转型对于提升场站自动化控制系统性能的重要性。某能源企业着眼于通过边缘计算技术，实现生产控制的集成化、流程调度的优化、过程检测的精细化，以及协同管理的数字化升级。这一转型旨在打破数据孤岛，提升生产灵活性和监管能力，确保生产过程的可视化、精细控制能缘计算服务器和台式工作站，这些设备搭载高性能处理器和内存配置，为数据分析和流程优化提供了强大的计算支持。通过云边协同，该解决方案强化了边缘控制力，简化了边缘架构，并提供了统一的管理和监控平台，该企业通过定制化边缘计算解决方案，实现了生产控制能力的显著提升，设备控制信息化和数据化水平提高了的飞跃，自动化控制系统的优化显著提升了生产执行过程。此外，品质管理能力也得到了加强，通过整合生产边缘计算解决方案不仅助力该企业实现了生产自动化和智能化，还为能源行业树立了新的标杆，展现了边缘技边缘技术在零售行业的应用正迅速改变传统的购物方式和店铺运营模式。以下是边缘技术在零售行业的几个主要应用场景：边缘计算支持的AR技术可以为边缘计算支持的AR技术可以为机器学习算法，系统可以区分正常购物行为和可疑行为，实现自动警边缘计算结合视频监控系统，能够实时分析顾客行为和商品流动，快速识别盗窃或其他异常行为，减少损失。利用设备可以根据顾客的实时位置和行为，推送定制化的优惠信息和产品边缘技术通过分析顾客的购物习惯和偏好，提供个性化的商品推荐，增强顾客满意度和忠诚度。在店内部署的智能货系统确保货架商品充足，同时减少库存积压货系统确保货架商品充足，同时减少库存积压边缘计算支持门店内的互动屏幕和自助结账机，提供无缝的购物体验。实时库存管理和补边缘技术在供应链中的边缘技术在供应链中的应用，可以实现对商品从仓库到货架的全程监控，提高物流效率和降通过这些应用，边缘技术不仅提升了零售行业的运营效率和顾客体验，还为零售商提供了深入的数据洞察，帮在零售行业的数字化转型浪潮中，“智慧零售门店系统”以其前沿的智能技术，重塑了顾客购物体验和门店运营模式。该系统通过集成先进的AI分析、大数据处理和物联网技术，实现了对门店客流、商品库存、顾客行为的实时监控与智能分析，为零售商提供了数据驱动的决策支持，优化了库存管理，提升了顾客满意度，引领随着数字化转型的深入，某零售龙头企业在智慧零售和供应链管理领域面临新的挑战。传统的零售运营和供应链管理方法已无法满足日益增长的数据驱动需求。该企业需要一个能够实现敏捷供应链、强化高效协同的智慧该企业采用了基于智能边缘AI计算设备的云边协同技术，构建了新型的智慧零售解决方案。方案通过统一纳管各个门店的端侧监控设备，实现了在线巡店、视频实时浏览和通信，同时对监控数据进行实时推理，本地就在供应链管理方面，企业引入了边缘双活存储方案，通过边缘技术实现了供应链的高可用性和数据的安全性。该方案以门店存储为核心，通过同城双活存储节点实现高可靠性，确保关键业务数据的动态保护和连续性。同通过实施这一智慧零售和供应链管理解决方案，该企业在多个层面实现了显著的收益。首先，运营效率得到了显著提升，得益于边缘计算设备的简化接入和管理，以及智能分析实现的个性化营销推荐和智能货架分析。其次，供应链运行效率也大幅提升，得益于边缘端业务的高效整合和上下游信息流的打通。边缘解决方案不仅提升了企业的供应链运行效率和数据安全性，还通过云边协同和边缘技术的应用，为企业带来了成本效益和业务55金融业是信息化和数字化的先行者和实践者，互联网以及各种自动化工具的运用大大提高了金融活动的运转效率。在IT建设上，银行、保险等机构也开足马力全方位投入以云计算、边缘计算、大数据等技术为基础的新IT基础设施建设。以下是边缘技术在金融行业的几个主要应用场景：边缘计算对交易数据进行实时监测和分析，在数据产生源头进行风险数据的快速处理和分析，实现风险情况的对不同分支机构的客户行为进行监测和分析，实现对不同用户群体的个性化响应和推荐，边缘计算对交易数据进行实时监测和分析，在数据产生源头进行风险数据的快速处理和分析，实现风险情况的对不同分支机构的客户行为进行监测和分析，实现对不同用户群体的个性化响应和推荐，在边缘设备上部署金融科技创新程序，实现更高效的创新试错和实践，推动金融科在数据产生源头进行实时数据分析和挖掘，提高数据分析的速度和准确性，帮助金融机构通过在网点部署边缘计算设备，能够实现AI模型和算法的实时反馈，开展场景化的智多边缘节点互为备份，实现流多边缘节点互为备份，实现流量均衡，同时避免单点故障以边缘计算在金融业的应用场景广泛，涵盖了交易处理、风险管理、客户服务、支付处理、金融科技创新以及合规与监管等多个方面。通过利用边缘计算技术，金融机构可以显著提高业务效率、降低运营成本、增强风险管大型银行转型发展需要实现分支网点的数字化、智慧化建设，通过采用云边端协同技术能够同时满足统一管理大型银行众多分支机构需要统一管理，同时在业务运转上需要具备一定的独立性和智能决策能力，而在传统IT架构下，银行的计算能力绝大多数部署在集中式数据中心，场景化业务难以按需实现、业务决策难以即时触达银行通过建设“一站式”的IT基础设施实现网点的智慧化转型。该方案通过建设边缘计算平台、调度平台和AI计算平台同时实现统一管理和分支智能化。利用边缘计算平台实现分支机构的边缘节点建设缘资源、应用、镜像等管理和运维，为整个分支机构提供资源支持和统一的技术底座；调度平台的建设实现了整个系统的资源、业务、流量、数据等均衡和调配，提供数据处理、数据加工、数据分析、即时决策等业务功能，将边缘节点上报的数据结果进行数据加工处理后，转发给对应的业务系统；AI计算平台主要实AI算法训练，针对定制化的业务场景设计核心算法并进行集中式训练，同时，对算法模型进行该方案实现物联网、边缘计算设备与业务系统的充分融合，在各分支侧共实践探索了十余个智慧业务场景，包括网点业务应用场景和安防风控场景的智能识别，算法准确率和响应效率都大大提升。该方案在银行的多个网物流业是复合型产业，涉及到运输、仓储、通信等多个行业交叉整合，据中国物流与采购联合会统计，2023年中国全社会物流总额达352.4万亿元，其体量连续多年保持增长态势。物流行业是物联网边缘计算技术和应用的天然“试验田”，尤其是在社会物流领域，涉及到的车辆、仓库、分拣设备、监控设备均需要统一接入物通过在物流车辆上部署边缘计通过在物流车辆上部署边缘计算节点，结合GPS、物联网传感器等技术，实现实时追踪和智能调度，提升配送效率和结合机器视觉、传感器和边缘结合机器视觉、传感器和边缘计算节点，对货物进行识别、分类和包装，提高分拣速度和在仓库内部署边缘计算设备，在仓库内部署边缘计算设备，对货物进行实时追踪和管理，提高库存管理的准确性和效率，对物流设备和车辆进行实时对物流设备和车辆进行实时监控和故障预警，减少设备故障和停机时间，提高设备结合物联网传感器和边缘计算结合物联网传感器和边缘计算节点，实时收集货物位置、温度、湿度等信息，及时发现异常情况并采取措施，减少货物在边缘节点部署安全性强的设在边缘节点部署安全性强的设备和算法，对数据进行加密、压缩和分片处理，保障数据在传输和处理过程中的安全性和