ICA 联盟：2018边缘智能白皮书（附下载）

近几年，随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，以及各种应用场景的不断成熟，越来越多的数据需要上传到云端进行处理，给云计算带来的更多的工作负载，同时，由于越来越多的应用需要更快的反应速度，边缘智能应运而生。未来，随着百亿级别的设备联网，大部分数据都将在靠近数据的一侧完成收集、处理、分析、决策的过程。本章将会从边缘智能产生的背景、发展过程等展开论述。

全球主要公司、权威机构都给出了各自的网联设备数量预测，根据MachinaResearch 给出的数据显示，其预测2025 年全球物联网连接数将增长至270 亿个，蜂窝连接个数将达到220 亿个，大部分将基于LTE。

如此多的物联网设备都处在远离云计算的边缘侧，物联网设备不仅仅是一个数据收集器，更是执行器，以目前的现状来看，物联网设备将采集到的数据上传到云计算中心，经过一系列的计算与分析之后，再传达到物联网设备，云计算的处理能力尚可。但是，当物联网设备的数量达到百亿、千亿之后，“偏远”的云计算在处理这些数据的时候，其能力就会显得捉襟见肘。

在此情况下，边缘智能可以实现在设备侧、数据源头的数据收集与决策。这样既可以减轻云计算的计算负载，也能完成某些场景对数据处理与执行的苛刻要求。有研究机构预测，未来会有超过一半的数据在边缘进行处理，甚至更高，当然这并不是说边缘计算会吃掉云计算，我们也不这么认为，云计算和边缘计算的关系应该是互补的。

《2018边缘智能白皮书》目录
第一章 边缘智能概述
3 边缘计算产生的背景
6 边缘计算问世
9 从边缘计算到边缘智能
第二章 业务和技术视角下的边缘智能
11 业务场景需求驱动的边缘智能
19 技术能力支撑的边缘智能
27 主要的边缘智能参考架构
第三章 边缘智能产业生态分析
30 边缘智能产业图谱
31 边缘智能产业生态主要组成部分
38 边缘智能产业发展规模
第四章 边缘智能主要参与者布局
41 互联网公司
44 通信设备公司
45 运营商
47 芯片企业
49 IT 基础设施供应商
第五章 边缘智能应用案例及商业模式探索
50 边缘智能主要应用案例
55 边缘智能主要商业模式
第六章 边缘智能未来发展趋势展望
57 边缘智能处于发展初级阶段
58 边缘计算向边缘智能演进中的挑战
59 边缘智能未来发展趋势