虽然边缘计算和云计算通常被视为相互排斥的方法，但更大的物联网项目通常需要将两者结合起来。为了了解今天的物联网愿景以及边缘计算和云计算的互补特征，我们想回到过去，看看它们近几十年来的演变。

边缘计算的起源可以追溯到1990 年代，当时 Akamai 推出了内容分发网络 (CDN)。当时的想法是在地理位置上更接近最终用户的位置引入节点，以交付图像和视频等缓存内容。

公司前身为中国科学院下属的成都计算所，其在基础理论，尤其是数学算法领域有着丰厚的研究成果。在承继成都计算所优秀研究人员和先进成果基础上，并经过多年的研发、业务实践应用积累，公司在高速机器视觉、数据智能分析等技术上拥有多项自主知识产权，具有较强的竞争优势。

（四）风语筑

　　以下是部分龙头企业简介

根据技术监测网（Tech Monitor）对创新研究公司GreyB提供的最新专利申请的独家分析，中国边缘计算行业中的创新在过去一年中出现了爆炸式增长。在过去一年中，提交边缘计算专利申请最多的10个组织中，有7个属于中国，排名前10的大学全部归属于中国。

事件二：近期，边缘计算新进展不断。日前，华为发布新手机P60的同时带来全新智慧搜图功能。智慧搜图功能基于多模态大模型技术，通过在手机端侧对模型进行小型化处理，在业界率先实现了首创的、精准的自然语言手机图库搜索体验。3月初，高通利用骁龙平台的AI软件栈，首次在Android智能手机内运行了参数超过10亿，过去只能在云端计算集群内运行的Stable Diffusion模型。

一，缓解超算中心的算力压力是边缘计算的一大重要用处。

二，AI+时代开启，边缘计算成为推动AI应用落地的动力之源。

1，降低延迟：在传统的云计算架构中，数据需要通过网络传输到远程数据中心进行处理，这会导致较高的延迟。而边缘计算可以将计算资源和服务部署在网络边缘，可以更快速地对数据进行处理和决策，从而降低延迟，提高响应速度。

2，增加可靠性：在某些情况下，云计算的可靠性可能会受到网络连接和带宽的限制。而边缘计算可以将计算和存储资源放置在用户或设备附近的位置，可以更可靠地处理数据和提供服务，避免网络故障和传输错误的风险。

3，提高隐私保护：在云计算中，数据通常需要传输到远程数据中心进行处理，这会导致数据的隐私和安全风险。而边缘计算可以将数据处理放在本地，减少数据传输和云服务的依赖，从而提高数据的隐私保护。

4，支持实时决策：人工智能需要大量的数据处理和计算资源，而边缘计算可以将这些资源部署在设备附近的位置，从而支持实时的数据处理和决策，为人工智能应用提供更加及时和准确的结果。

1.龙宇股份603003

2.美格智能002881：

3.广和通 300638

广和通是首家A股上市的模组厂商，2020年公司收购全球第一Sierra全球汽车前装业务，拓展车载模组产品。目前公司全产品线涵盖5G、LTE/LTE-A、NB-IoT/LTE-M、车载前装、安卓智能、WCDMA/HSPA（+）等技术，产品主要应用于云办公、智慧零售、C-V2X、智慧能源(600869)、智慧安防等行业数字转型领域。 拥有面向IOT行业的边缘计算及AI技术，利用智能整机的CPU功能，在终端整机集成边缘计算能力。

4.移远通信603236

5.初灵信息300250

边缘计算市场规模有望超1800亿元

而随着物联网的迅速发展，边缘计算的应用场景也在不断延伸和丰富，逐渐在医疗、能源等行业中落地。从消费市场角度而言，一方面，消费者越来越重视互联网产品体验，网络延迟对科技公司的影响越发凸显，而有效提高本地数据处理能力的边缘计算可以在这方面发挥积极作用；另一方面，边缘计算在营销方面也可以有所作为，通过数据的实时处理和交互，企业可以及时分析消费者的数据与行为，从而提供个性化服务，实现精准营销。

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