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2022联想边缘计算白皮书

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卖家[上传人]：郭**

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1、联想边缘计算白皮书联想边缘计算白皮书(2022版)1 联想边缘计算白皮书前言边缘计算是指在靠近数据源头执行计算的一种新型计算架构。边缘计算基于融合的边缘侧计算、存储、网络能力，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化转型所面临的敏捷连接、实时业务、智能应用、数据安全等关键需求。据 Gartner 预测，到 2021 年底将有50的大型企业在项目中纳入边缘计算。而到 2022 年，边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。2025 年将有 75%的数据产生在数据中心和云之外并在边缘侧进行处理。边缘计算与云计算、人工智能、物联网、5G 等技术协同，成为国家新基建的核心所在。本白皮书将分析边缘计算发展的需求和挑战，阐述联想在边缘计算领域的思考和布局，介绍联想边缘计算产品、技术、解决方案及行业应用。2 联想边缘计算白皮书目录1.边缘计算发展背景 . 11.1行业数字化转型驱动边缘计算 . 1技术发展驱动边缘计算 . 3边缘计算发展路线 . 51.21.32.联想的边缘计算思考. 72.1联想的边缘计算看法 . 7边缘计算的核心应用价值 . 9边缘计算关键挑战 . 12联想的边缘计算布局 . 162.

2、22.32.43.联想边缘计算平台（Lenovo Edge Computing Platform-LECP）. 193.1平台概述. 19功能特色. 20全融合边缘计算一体机：快速部署、自动扩容与极简运维 . 213.23.34.联想边缘计算行业创新解决方案 . 234.1基于 5G+边缘计算的智慧园区 . 23基于 5G+边缘计算的智慧商超 . 23基于 5G+边缘计算的智慧工地 . 24智能化生产线应用管理优化. 255G 边缘云化 AR/VR . 26基于联想超能云桌面的端-边-云一站式教育解决方案 . 274.24.34.44.54.63 联想边缘计算白皮书5.6.总结和展望 . 29参考文献 . 31一般法律告知. 32权利声明 . 344 联想边缘计算白皮书1. 边缘计算发展背景1.1 行业数字化转型驱动边缘计算工业互联网伴随着全球工业数字化转型的浪潮，边缘终端设备的数量以及这些设备产生的数据量都在激增。这些与日俱增的设备数据在传统云计算处理模式下会对网络带宽造成了极大的压力。同时，工业现场的许多数据都有非常短的时效性，对网络联接的可靠性也有极高要求，一旦处理延迟或断网，就

3、会失去决策的意义，甚至造成重大生产事故。工业互联网发展要求边缘计算来实现快速接入、稳定可靠的低延时实时响应、实时处理数据、业务管理优化、智能安全等。工业生产的特殊性对边缘计算提出了具体要求：一是工业现场的复杂性。目前，工业设备的通信协议繁多，边缘计算需要处理各种制式的网络通信协议相互转换、互联互通，同时又能够应对异构网络部署与配置、网络管理与维护等方面的艰巨挑战。二是工业生产要求计算能力实时、可靠。工业控制的部分场景要求计算处理的时延不超过 10ms。同时，在工业生产中要求计算能力不受网络传输带宽和负载影响，在断网、时延过大等极端情况下仍然能够保证对实时工业生产的支持。三是许多工业数据有私密性要求，尽可能在生产过程中进行处理，以保证数据不流出产区及落入未被授权的使用者手中，所以边缘侧数据安全也使边缘计算及边缘安全成为必须。智慧园区智慧园区利用 5G 等新一代通信技术对园区工作生活环节进行感知、监控、分1 联想边缘计算白皮书析、控制和整合资源，并在此基础通过人工智能技术对各种工作生活关键场景进行创新，为园区企业提供高效、便捷、个性化的发展空间。在智慧园区中，为了实现智能的感知、监控，必须

4、稳定可靠地从海量传感器、仪器仪表、控制器等设备中采集数据；然后需要对这些数据进行实时处理，比如车牌识别、人脸识别、安防告警、人员流动及空间优化等；同时，出于隐私保护的考虑，人脸数据等敏感数据的处理需要不出园区；此外，各种智慧园区应用需要一个高效、稳定、自治的支撑环境以及生命周期管理，比如新的应用需要快速上线，楼宇智能自控、智能协作等关键应用在断网情况下也需要继续正常执行本地业务逻辑，当网络连接恢复后，完成数据和状态同步。总结来说，智慧园区对边缘计算提出了海量设备可靠连接，数据本地实时处理，应用管理自治等关键需求。智慧园区也包含工厂、医院、购物中心等区域管理的智能化升级改造的需要。智能家居智能家居将家中各种设备，如照明、音响、空调、通风机、报警器、电动窗帘、传感器等各种家电通过网络连接在一起，从而实现自动化和智能化控制，提升家居活动的便利、舒适和安全。目前在智能家居领域，云计算应用比较广泛，但是存在如下问题：首先，对网络稳定连接有强依赖，在网络不稳定或者断开的时候，很多智能家居的应用都会出现问题，语音入口更是无法正常工作；第二，成本高，效率低。用户数据需要通过网络发送至遥远的云计算平台，计算结果再经网络返回至用户端，整体占用的流量和算力都比较大；第三，存在

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