边缘计算的AI芯片：作为边缘计算的中心基础，边缘AI芯片有着重要地位，边缘AI芯片厂商作为产业链上游参与方投入大量资源进行技术研发，从供给方面为边缘智能的实现打下坚实牢固基础。AI根据参考文献的分类包括三类，1、经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片（GPU）；2、侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片；3、受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。在边缘计算和AI芯片里，涌现出不少的创业公司（在中国的中国芯片初创公司有15家以上），如前面所说的几家。按部署的位置来分，AI芯片可以部署在数据中心，和手机，安防摄像头，汽车等终端上。边缘计算当中的边缘资源有：计算机网络站点公共存储区无线访问点交换机路由器基站等等。江西多网口边缘计算无人机
边缘计算的开发归功于IoT设备的指数级增长，这些设备连接到Internet以便从云中接收信息或将数据传递回云中。许多物联网设备在其运行过程中会生成大量数据。边缘计算的好处：对于许多公司来说，单是成本节约就可能成为部署边缘计算架构的驱动力。在许多应用中采用云的公司可能已经发现，带宽成本比他们预期的要高。但是，边缘计算的较大好处越来越多地是能够更快地处理和存储数据，从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前，扫描人脸以进行面部识别的智能手机将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理。使用边缘计算模型，鉴于智能手机的功能日益强大，该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实、无人驾驶、无人驾驶汽车、智慧城市、甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。湖南算力强大边缘计算**边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。
开放和安全的使用边缘节点：安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。由于更贴近万物互联的设备，网络边缘侧访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。如果把终端设备（例如交换机、路由器和基站）当作可共享接入的边缘节点，则需要解决许多问题：首先，需要定义边缘设备使用者和拥有者相关联的风险。其次，当设备用于边缘计算节点时，设备的原有的功能不能被损害。第三，边缘节点上的多重用户都需要将安全性作为首要关注指标。第四，需要向边缘节点的用户保证较低服务水平。结尾，需要考虑工作负载、计算能力、数据位置和迁移、维护成本和能源消耗，以便建立合适的定价模型。
边缘计算考虑到计算性能，利用架构满足实时数据处理和计算的需求，用哨兵机制和密码学的手段为去中心化计算、数据隐私保护、历史记录防篡改、可追溯等提供技术支持，天然适用于对数据保护要求严格的计算场景。
IPFS引用边缘计算技术作为区块链技术领域的佼佼者，其先进的技术理念和发展潜力，有权访问加密文本的攻击者也无法了解其中的内容。同时通过将一个文件切分成数据块的方式计算到不同的计算服务节点上，所有数据内容都进行加密处理，只有用户访问密钥，并且单个数据计算提供商的故障不能损害数据的恢复能力，这是一个比中心化计算方式更安定、效率高的去中心化的计算网络。边缘计算系统的自动容错、自动负载均衡机制都构建在PC机上。 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。
智锐通ZRT-MIN-EC05基于IntelCoffeeLake平台，支持八、九代处理器，搭载可更换MXM显卡，双通道SO-DIMMDDR4内存设计，是一款配置灵活、性能较好、双网口的边缘计算整机产品，普遍应用于智能安防、智慧零售、机器人、智慧工业、电力等领域。 产品亮点：
1、INTELCoffeeLAKE平台；
2、支持八、九代处理器；
3、搭载MXM独立显卡设计；
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。深圳智锐通科技有限公司 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。云南多网口边缘计算电力巡检
边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。江西多网口边缘计算无人机
边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景，如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域，存在非常突出的优势。这里以智能交通的一个点，大件的智能汽车为例，快速处理数据是一种至关重要的能力，而边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机，其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行，这些传感器需要立即响应周围环境，处理速度的任何滞后都可能是致命的。江西多网口边缘计算无人机
