SAAS边缘计算(边缘计算厂商)

边缘计算厂商

镭威视和霸天安都是中国知名的闭路电视(CCTV)品牌,但在产品定位和特点上有一定区别:

1. 产品定位:

镭威视定位中高端商用监控设备,产品注重性能和功能,价格较高。典型产品如高清远程变焦摄像机、智能跟踪平台等。

霸天安定位中低端和家用监控设备,产品以价格亲民为主,性能符合一般需求。典型产品如普通红外对讲门铃、家用四路监控录像机等。  

2. 产品技术:

镭威视产品采用更高级技术,如热成像、高清光学变焦、智能图像识别等,能提供更强应用性能。

霸天安产品技术相对简单实用,主打基本录影和监视功能,高端技术应用较少。

3. 产品质量:

镭威视产品质量较高,选用优质元器件,产品寿命和稳定性较好,但价格也较高。

霸天安产品以性价比为主,产品寿命和可靠性一般,价格更亲民实惠。

4. 品牌影响力:

镭威视是视频监控行业知名品牌,有较高的品牌知名度和产品影响力。产品广泛应用于商用领域和工程项目。

霸天安品牌影响力一般,主要面向个人和家庭消费者。在商用和工程项目中的应用较少。

综上,镭威视和霸天安虽然都是中国主流的监控设备品牌,但在产品定位、技术特点和品牌影响力上有较大差异。镭威视更驾轻就熟商用高端领域,技术和质量更高,而霸天安主打家用监控,以价格为竞争力,性能相对一般。二者虽有一定竞争,但对不同客户和应用场景,也各有优势。

边缘计算企业

边缘计算并非新生事物，其运算原理在很多年前就已经被提出了。边缘计算之所以在近期名声鹊起，是与算法、数据和传输网络几个领域的发展密不可分的。边缘计算带来的价值想象，最核心的一点还是它与一个词发生了难以描述的关系：物联网。

边缘计算用途

，预测性维护用例已经表现得相当强劲。高价值资产一旦发生故障，往往会给企业带来巨大损失;在这方面，边缘计算解决方案显得特别受欢迎。在全球石油与天然气行业，管道数字化与边缘数据/分析的专业知识开始结合，帮助企业主动管理管道、解决缺陷并预防故障。

以往需要数周才能完成的结果与报告，现在可以在几秒钟内实现交付。在石油与天然气行业中，钻探管道故障可能会引发高昂的财务与环境成本。另外，长期腐蚀还会造成严重的环境问题。结合现场数据(来自摄像头)与过往经验，采用边缘计算与机器学习分析系统能够提醒操作员关注可能发生的潜在故障。

边缘计算的三大计算模式

不算。

篮球碰到篮板边沿有很多种情况：

碰到篮板侧沿，不算出界也不算违例，比赛继续进行。

碰到篮板下沿，不算违例，但篮球落地后哪一方先触球就判哪一方出界，由对方发球。

碰到篮板上沿，若球碰到篮板上沿后弹向场外则直接宣布违例，若弹向场内则不算出界或违例，比赛继续进行。

出界：是一方触球后，球离开比赛指定区域即为出界，一方出界由另一方发球。

篮球出界分两种，一种是球落在了界外，以触地为准。

一种是球还在界外飞行，但是人去救球时，拿到球但是身体的任何部分处于界外（以触地为准），此时算出界。

也就是说球在界外飞，你只要人在空中把球扔回了界内，在空中完成了动作，然后自己落在了界外，这是合理的，你可以再回到场中继续打球。

边缘计算概念

边缘计算项目可靠。

边缘计算是一种新兴的计算模式，它指的是在离计算设备和数据源较近的位置进行数据处理、存储和分析。

与传统的云计算相比，边缘计算较为灵活和响应速度更快，因为它将计算任务的一部分分配给了接近用户设备的边缘设备，减少了数据在网络传输中的时延。

在实际应用中，边缘计算可以大大提高智能设备的运行效率和性能。例如，在智能家居系统中，许多传感器和控制器可以通过边缘计算实时协作，使得家居设备的响应速度更快，操作更方便，也更加安全可靠。

边缘计算技术还可以应用在物联网、自动驾驶车辆、工业自动化等领域，为各行各业的数字化转型提供了更高效的方案和解决方案。

边缘计算 知乎

2019年8月15日消息，知名创投调研机构CB Insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景。文章称，云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据，这个时候边缘计算能够派上用场。该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力。

以下是文章主要内容：

有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。

例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。

边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。

边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。

包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务Amazon Web Services（AWS）在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导者仍有待观察。

在本文中，我们将深入探讨什么是边缘计算，与该技术相关的优势，以及它在各行各业中的应用。

一个充满变化的计算领域

在了解边缘计算之前，我们必须先来看看它的前身——云计算——是如何为遍布全球的物联网（IoT）设备铺平道路的。

云计算 赋能 互联世界

从可穿戴设备到联网厨房电器，联网设备可以说无处不在。据估计，到2019年，全球物联网市场规模将超过1.7万亿美元，较2013年的4860亿美元增长逾两倍。

因此，云计算——许多智能设备连接到互联网来运作的过程——已经成为一种越来越主流的趋势。

云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器网络（俗称“云”）存储和处理数据（以及其他的计算任务）。

例如，你可以选择使用苹果的iCloud云服务来备份你的智能手机，然后你可以通过另一个联网设备（比如你的台式电脑）检索智能手机里的数据，方法是登录你的账户连接到云。你的信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。

这只是众多云计算用例之一。另一个例子是通过Web端或移动浏览器来访问各种完整的应用程序。由于云计算越来越受欢迎，它吸引了亚马逊谷歌、微软和IBM等大型科技公司入局。据私有云管理公司RightScale于2018年进行的一项调查显示，在主要的公共云提供商当中，亚马逊AWS和微软Azure分列第一和第二。

图示：越来越多的企业在公共云上运行应用程序

但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供解决方案。

向边缘计算的转变

在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。

近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。

最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够——也应该——避免。

由此，边缘计算应运而生。

根据CB Insights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。

边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。

市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。

例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟——就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。

边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。

换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”

说回我们的火车场景：传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。

在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中央云。

图示：云计算、雾计算与边缘计算

因此，要记住的是，虽然边缘计算给云计算带来补充，并且与雾计算一起非常紧密地运作，但它绝不是二者的替代者。

边缘计算 的优势

虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：

·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。

·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。

削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。

例如，如果一家公司使用中央云来存储它的数据，云一旦宕机，那么数据将无法访问，直至问题得到修复——公司可能因而蒙受严重的业务损失。

2016年，Salesforce网站的北美14站点（又名NA14）宕机超过24个小时。客户无法访问用户数据，从电话号码到电子邮件等等，业务运营遭受严重的破坏。

此后，Salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的AWS上，但是这次宕机事件凸显了仅仅依赖云的一大弊病。

减少对云的依赖也意味着某些设备可以稳定地离线运行。这在互联网连接受限的地区尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏网络服务的特定地区，还是油田等通常无法访问的偏远地区。

边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。

欧盟（EU）最近实施的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。

由于边缘设备能够在收集和本地处理数据，数据不必传输到云端。因此，敏感信息不需要经由网络，这样要是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。

边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。

边缘计算发展现状

今天，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段。但随着越来越多的设备连网，它似乎备受关注。

主宰云计算市场的那些公司（亚马逊、谷歌和微软）正在成为边缘计算领域的领先者。

去年，亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。该服务将AWS扩展到设备上，这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”。

微软在这一领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。

微软发布了它的Azure IoT Edge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。

谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣布了两款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。它们分别是硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge。

谷歌表示，“Cloud IoT Edge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”

然而，有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。

随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。

在接下来的四年里，惠普企业将在边缘计算领域投资40亿美元。该公司的Edgeline Converged Edge Systems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。

它的系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。

在新兴的边缘计算领域，其他主要的竞争者包括Scale Computing、Vertiv、华为、富士通和诺基亚等。

人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了Jetson TX2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是Jetson TX1，它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。

许多著名的公司也在投资布局边缘计算，包括通用电气、英特尔、戴尔、IBM、思科、惠普企业、微软、SAP SE和AT&T。

例如，在私募市场上，戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的Foghorn公司。戴尔还参与了物联网边缘平台IOTech的种子轮融资。

上面提到的许多公司，包括思科、戴尔和微软，也已经联合起来组成了OpenFog联盟。该组织的目标是标准化这项技术的应用。

边缘计算在各行各业的应用

随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。

随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。

我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。

“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决全球范围的一些重大挑战。”——微软首席技术官凯文 · 斯科特（Kevin Scott）

从自动驾驶汽车到农业，以下几个行业将会从边缘计算的潜力中获益。

交通运输

边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。

自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。

如前所述，这些自动驾驶汽车可以利用边缘计算，通过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽可能地减少系统在驾驶过程中的响应时间。虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势，但公司们正在未雨绸缪。

今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC）宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。

“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。汽车行业将很快达到一个临界点，届时汽车所产生的数据量将超过现有的云、计算和通信基础设施资源。”——AECC主席兼总裁村田兼一（Kenichi Murata）

该联盟的成员包括DENSO Corporation、丰田汽车、AT&T、爱立信、英特尔等公司。

不过，不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并需要实时处理。飞机、火车和其他的交通工具也是如此——不管它们有没有人类驾驶。

例如，飞机制造商庞巴迪（Bombardier）的C系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在12小时的飞行中，飞机产生了多达844 TB的数据。边缘计算支持对数据进行实时处理，因此该公司能够主动处理引擎问题。

医疗保健

如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。

但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。

一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。

但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。

不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。

医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。

如前所述，本地化数据处理意味着大范围的云端或网络故障不会影响业务运转。即使云操作中断，这些医院的传感器也能独立地正常运行。

制造业

智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。

由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。

一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。

如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。

如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。

边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。

最终目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。

农业和智能农场

边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中，可能存在带宽和网络连接方面的问题。

现在，想要改善网络连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资；而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。

智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备（比如过热的泵）减缓运转或者关闭。

能源和电网控制

边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。

例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果出现异常情况——比如油管过热——却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。

边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。

其他行业领域的应用

其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。

零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。

此外，很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。

总结

从可穿戴设备到汽车再到机器人，物联网设备正呈现出越来越强劲的发展势头。

随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中央云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的首选，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还很难预料其未来的发展。

设备能力方面的挑战——包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力——可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。

即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。

有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。

原文链接：https://blog.csdn.net/hello_zybwl/article/details/89219832

边缘计算是什么技术

图像识别公司有：

全志科技 以“支持大生态,构建小生态”为战略,在视频、图像、语音、算法处理上提供通用平台,同时为客户提供差异化解决方案。

鸿合科技 利用知觉分割理论来指导结构理解算法的设计,同时针对触控交互设备输入信息的非精确性、复杂度高等特点,提出了多通道信息融合的处理方式,将人类感知及决策机理和数据分析、概率统计方法相结合,解决了交互显示过程中图形识别、数学公式识别、化学公式识别等关键难题。

乐歌股份 乐歌智慧工作站自带人工智能语音识别和语音交互技术,利用人工智能技术给用户提供高效办公、健康办公的人机交互环境;通过图像识别技术无接触无感知监测用户心率状况,结合大数据分析提供健康提醒。

景嘉微 公司在图形显控领域多年的技术沉淀和经验积累,开发具备高速图形处理能力、低功率损耗、支持军用航电系统接口的自主知识产权军用图形处理芯片,是应用于图形显控模块等产品的核心元器件。

瑞芯微 公司推出了高性能、高扩展、全能型芯片RK3399,适用于图像识别、智能安防、无人机、语音识别等应用领域。

和佳医疗 公司参股子公司德尚韵兴“三维可视化医学图像处理系统”等人工智能系统为自主研发系统,具有自主知识产权。

东方通 主要研究领域包括基于人工智能的文本分析与语义挖掘,图像处理、分析与识别,以及信息内容安全技术等。

等等公司。

2.边缘计算的公司：全志科技 东土科技 东方国信 华中数控 银江股份 飞利信顺网科技等公司

边缘计算产品包括哪两部分

用镜片厚度卡钳(thickness caliper)来测量。将镜片置于卡爪J之间,指针P将在圆弧刻面上移动一定距离d,即指示所测镜片的厚度,刻度可精确到0.1mm。

由相似三角形原理可以得到:移动距离d=镜片厚度×CP/CJ通常将卡钳的长短臂设计为4:1比例,即CP/CJ为4,则镜片厚度为d/4mm,圆弧刻度由此可以确定

边缘计算厂商排名

1玖龙纸业

玖龙纸业（控股）有限公司，是东莞知名企业、东莞上市公司，是全球产能排名第二的造纸集团和中国造纸的龙头企业，总部设于东莞，在太仓、重庆、天津、泉州等地建有造纸基地；2008年完成对越南正阳造纸厂的收购和控股，进入东盟市场，2017年完成越南基地二期工程的扩建，成为越南造纸的龙头企业，2018年收购四家位于美国的浆纸厂，2019年收购马来西亚文东的浆纸厂。

2搜于特集团

搜于特集团股份有限公司，是东莞上市公司、东莞龙头企业，业务涵盖休闲服饰品牌运营、供应链管理、品牌管理、商业保理和对外投资等。集团运营的“中国十大休闲服饰品牌”——“潮流前线”，以“平价的快时尚”为品牌定位，以年轻消费者为消费人群，在全国开设专卖店近2000家。集团入围了《财富》中国500强、广东企业100强、服装行业百强企业。

3东莞农商银行

东莞农村商业银行股份有限公司，是广东省率先启动改制为农村商业银行的三个试点之一，是英国权威杂志《银行家》评定的“全球银行业300强”，中国银行业协会评定的“中国银行业100强”；银行现设立507个营业机构，下辖39个一级分支机构，182个二级支行和285个分理处，共506个营业网点；获得了东莞市政府质量奖、全国农村商业银行标杆银行称号。

4宏川集团

广东宏川集团有限公司，是一家业务范围涵盖液体化工产品的码头仓储物流、服务型贸易、供应链金融、企业软件管理、电子商务平台、连锁油站管理等，并拓展到生态环境、产城融合等领域的全国性、综合性企业集团，为东莞上市公司、东莞第27家A股上市公司。作为东莞龙头企业，集团已获评为中国500强民营企业，是国内主要的化工行业综合服务商之一。

5生益科技

广东生益科技股份有限公司，是东莞企业排名榜十强，是全球电子电路基材核心供应商，自主生产金属基覆铜箔板、涂树脂铜箔、覆铜板、半固化片、绝缘层压板、覆盖膜类等高端电子材料；产品远销美洲、欧洲、韩国、日本、东南亚等，被广泛用于各种中高档电子产品中；公司内部设立了博士后科研工作站，积极主导制定相关国际标准、国家标准和行业标准。

6华贝科技

东莞华贝电子科技有限公司，主要从事智能手机、平板电脑、笔记本电脑、服务器的生产制造，具备多条主板（PCBA）生产线及整机生产线，年上缴税收超亿元，连续五年主营业务收入进入东莞前十强，是中国百强民营企业。公司建立了国家级（CNAS）检测实验室、广东省省级企业技术中心，是国家高新技术企业、广东省“两化”融合试点企业。

7益海嘉里东莞市富之源

东莞市富之源饲料蛋白开发有限公司，隶属于世界500强——益海嘉里集团（代表品牌金龙鱼），是一家以生产大豆毛油、菜籽毛油、“丰苑”牌豆粕、“丰苑”牌菜粕、磷脂为主的植物油加工企业，2003年在东莞洪梅镇成立。公司在广州、茂名、潮州建有三个粮油产业园，拥有榨油厂、油罐区、锅炉车间、豆粕仓储群、大豆仓储群、污水处理系统、货运码头等设施，生产工艺达到同行业国际先进水平。

8岭南股份

岭南生态文旅股份有限公司，是东莞知名企业、东莞龙头企业。集团聚焦于生态环境建设、文化旅游、水务水环境治理三大核心业务，通过前端综合策划、中端内容与产品植入（导入园林/市政/水务水环境/文化/旅游等产品），以及后端的综合运营服务三大核心能力，为客户提供投资、规划、建设、运营的系统化一站式服务和全产业链解决方案。

9广东省水电三局

东莞企业排名榜单中的广东省水利水电第三工程局有限公司，隶属广东省建筑工程集团有限公司，是全国优秀水利企业，具备多项资质，荣获了中国水利工程优质（大禹）奖5项，全国市政金杯示范工程奖5项，中国建筑工程鲁班奖2项，詹天佑土木工程大奖2项。MAIGOO。公司位列广东省企业500强前300位，东莞市前十位，广东省创新企业100强。

10易事特集团

易事特集团股份有限公司，曾是世界500强施耐德控股子公司，现为广东省属国资恒健控股旗下上市公司，主营5G+智慧电源（5G供电/特种电源/轨道交通供电/智能供配电）、智慧城市+大数据（云计算/边缘计算数据中心/IT基础设施）、智慧能源（充电桩/微电网/光伏发电/储能）三大战略板块业务，是全球数字产业+智慧能源综合解决方案提供商。

11徐福记

东莞徐记食品有限公司，位于东莞市东城街道狮长路，总占地50万平米以上，主要生产沙琪玛、糖果、果冻、糕点、巧克力等休闲糖点食品，产品畅销中国31个省、区、市；146个销售分公司的近万名销售团队，快速及时地提供市场与消费需求的全面服务；徐福记在国内糖果市场上的销售额与占有率已连续17年以上稳居国内第一名。

边缘计算厂商是什么

我是乐创物联!我来回答这个问题。我主要是做物联网方面和工业自动化方面的。也开发过物联网云平台！

0 引言

国内的物联网云平台也随着云技术的发展，数量也随之增加。诸如中国移动OneNET、阿里物联网平台、华为云物联网平台、百度 “天工” 智能物联网平台、腾讯QQ物联智能硬件开放平台、中国电信NB-IOT、Yeelink等。这些云平台的出现，能够帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接，快速完成产品开发部署，为智能硬件、各种物联网产品提供完善的物联网解决方案。

1 物联网云平台定义

一般来说，物联网云平台是物与物之间互联连接通讯的服务平台，它可以使物联网不同领域的设备管理、数据管理等工作，实现了云化。让各个物联网产业以行业较低价格实现千亿级连接，简单易用、敏捷开发、迅速部署，最快实现商业应用。感知层设备上安装智能感知节点，实时感知设备的状态和信息，并且把感知的信息定时传输到云端，企业通过手机APP或电脑WEB，就可以实时监测现场设备的各种状态信息，并通过物联网云平台挖掘分析处理后，实现在线控制和管理功能。其实物联网云平台的定义不统一，看你怎么看啦！

2 介绍几个物联网云平台

中国移动OneNET物联网开放平台

1）简介： OneNET是中国移动打造的高效、稳定、安全的物联网开放平台。OneNET支持适配各种网络环境和协议类型，可实现各种传感器和智能硬件的快速接入，提供丰富的API和应用模板以支撑各类行业应用和智能硬件的开发，有效降低物联网应用开发和部署成本，满足物联网领域设备连接、协议适配、数据存储、数据安全以及大数据分析等平台级服务需求。

2）技术架构： OneNET技术架构

OneNET已构建“云-网-边-端”整体架构的物联网能力，具备接入增强、边缘计算、增值能力、AI、数据分析、一站式开发、行业能力、生态开放8大特点。全新版本OneNET平台，向下延展终端适配接入能力，向上整合细分行业应用，可提供设备接入、设备管理等基础设备管理能力，以及位置定位LBS、远程升级OTA、数据可视化View、消息队列MQ等PaaS能力。同时随着5G网络的到来，平台也在打造5G+OneNET新能力，重点提供并优化视频能力Video、人工智能AI、边缘计算Edge等产品能力，通过高效、稳定、多样的组合式服务，让各项应用实现轻松上云，完美赋能行业端到端应用。

3）优势： 借助中国移动运营商。

4）计费方式： 收费种类繁多。有远程升级OTA、消息队列MQ、 短信服务SMS、位置能力LBS、视频能力Video、数据可视化View、语音通话VCS。 具体请去官方查找中国移动OneNET物联网开放平台文档说明。

阿里云物联网平台

1）简介： 阿里云物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。 设备连接物联网平台，与物联网平台进行数据通信。物联网平台可将设备数据流转到其他阿里云产品中进行存储和处理。这是构建物联网应用的基础。

2）技术架构： 技术架构图

企业基于物联网，通过运营设备数据实现效益提升已是行业趋势和业内共识。然而，物联网转型或物联网平台建设过程中往往存在各类阻碍。针对此类严重制约企业物联网发展的问题，阿里云物联网平台提供了一系列解决方案。

3）优势： 以下是传统开发与基于阿里云物联网平台开发的对比表。 4）计费方式： 物联网平台支持按量计费、包使用量和包年包月三种计费方式。 具体请去官方查找阿里云平台文档说明。

华为云物联网平台

1）简介： 华为云物联网平台（简称物联网平台）提供海量设备的接入和管理，配合华为云其他产品同时使用，帮助快速构筑物联网应用。使用物联网平台构建一个完整的物联网解决方案主要包括3部分：物联网平台、业务应用和设备。 物联网平台作为连接业务应用和设备的中间层，屏蔽了各种复杂的设备接口，实现设备的快速接入；同时提供强大的开放能力，支撑行业用户快速构建各种物联网业务应用。设备可以通过固网、2/3/4G、NB-IoT、Wifi等多种网络接入物联网平台，并使用LWM2M/CoAP或MQTT协议将业务数据上报到平台，平台也可以将控制命令下发给设备。业务应用通过调用物联网平台提供的API，实现设备管理、数据上报、命令下发等业务场景。 2）技术架构： 技术架构图

3）优势： 物联网普及的速度在加快，很多企业在物联网转型过程中往往面临着接入碎片化、设备管理复杂、安全难保证、平台容量小等难题。针对以上物联网痛点，华为云物联网平台提供了一系列解决措施。 4）计费方式： 按照消息数计费，不设最低费用。 具体请去官方查找华为云物联网平台文档说明。

3 乐创物联物联网云平台

1）简介： 自己开发的一个物联网云平台：云平台将采用前端html5、js、css、ajax等技术，后端采用PHP的slim框架编写restful风格api，数据库采用mysql。使用JSON作为数据交互格式，来实现云平台各项功能。 乐创物联物联网云平台主页

2）技术架构： 不敢献丑了。后续博文会介绍。

3）优势： 自己开发方便调试更改。

4）计费方式： 现在是免费测试。

4 结论：

中国移动是运营商，阿里是软件出身，华为以硬件出身。物联网就软硬件结合的产物。各有千秋各有所长。都能发挥自己的长处。还有其他物联网云平台，也不敢说谁强谁弱，具体还是符合自己的需求就好。也可以像我一样做一个自己物联网云平台。大家觉得呢？欢迎讨论评论。

回答不易，请多关照，多加交流评论。我也写过好多关于物联网方面的东西，更多相关技术，请关注乐创物联！