边缘计算将会催生更多的发展机遇，在此我们明确的潜在机会：1、架构和语言。随着支持通用计算的边缘节点不断增加，开发框架和工具包的需求也会随之增长。边缘分析与现有流程不同，由于边缘分析将在用户驱动的应用程序中实现，现有框架可能不适合表达边缘分析的工作流。编程模型需要利用边缘节点支持任务和数据的并行，并且同时在多个层级的硬件上执行计算。编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。这比云计算的现有模型更加复杂。2、轻量级库和算法。与大型服务器不同，由于硬件限制，边缘节点不支持大型软件。例如，IntelT3K并发双模SoC的小型基站具有4核ARM的CPU和有限内存，不足以执行复杂的数据处理工作。再比如ApacheSpark需要至少8核的CPU和8GB的内存以获得良好的性能。边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。基于微型操作系统或微型内核的研究可以解决在异构边缘节点上部署应用的挑战。广州高性能边缘计算推理终端
智锐通ZRT-MIN-EC01基于IntelKabylake平台，支持LGA1151六、七代处理器，搭载Movidius图形加速卡，是一款X86+图形加速卡movidius的边缘计算整机，适用于高性能视频、图像（人、物、字等特征要素）识别推理运算，普遍应用于安防监控、智慧社区、智慧校园、无人机、无人零售、机器人、智慧医疗等领域。产品亮点：1、INTELKABYLAKE平台；2、支持LGA1151六、七代处理器；3、4个MINIPCIE槽，可以搭载4张Movidius图形加速卡；4、双通道SO-DIMMDDR4内存设计（较大支持32GB）；5、INTELI211网卡；6、静音双风扇+铜管散热器设计。福建边缘计算OED定制边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。
物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般IoT设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、AI应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。
工业领域，边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看，数据将成为驱动生产制造的重要生产资料，那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。以流程型生产为例，一条生产线其实就是数据流动的通道，产品从上一名工人传递到下一个工人，同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中，如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常，在下一名工人开始操作时，基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步，当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候，工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警，这对提升产品的良品率意义重大。边缘计算将在工业应用中发挥重要作用。
事实上，存在两种不同类型的MEC。第1种，专属式MEC。对于偏远地区而言，专属式MEC特别适用于矿业、重型货物和油气等行业，以及自动化工厂。同时，它也适用于实时远程手术等需要极低响应时间的任务。由于专属式MEC完全为了业务而建，它一般都部署在现场，并将边缘计算与移动专属网络捆绑在了一起，从而能为企业提供安全、专属的连接和计算。另一种，分布式MEC。分布式MEC支持多种业务，并将云的力量与公共4G或网络结合在了一起。它适用于需要跨多个站点部署的解决方案，尤其适用于需要在几毫秒内连接和分析数据的移动资产，其用途包括视频分析、实时资产检查和无人机，以及零售、活动和旅游业的沉浸式体验等。边缘计算仍处于起步阶段，有可能为更高效的分布式计算铺平道路。重庆人工智能边缘计算电力巡检
边缘计算的一个好处是能够实时检测设备故障。广州高性能边缘计算推理终端
边缘计算构筑各种创新应用
经十路是济南东西走向长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的比较好印证之一。 广州高性能边缘计算推理终端
