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边缘计算带宽取舍：压缩还是预筛
把全部原始流都拉回中心云，链路成本通常先扛不住。边缘计算真正省带宽，不是少传一点，而是先决定哪些信息根本不必传。
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边缘计算AI更新要有灰度和回滚
端侧模型更新一旦出错，现场通常没有太多容错时间。边缘计算里的 AI 更新，不能只看“能不能推上去”，还要看“推错了能不能退回来”。
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边缘计算稳实时：先补时钟漂移
感知和控制都在边缘侧完成时，最容易出问题的不是单次推理，而是时间不再统一。边缘计算要稳住实时控制，先得让采样、推理和执行都说同一种时间。
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边缘计算为何丢帧？先查调度失衡
端侧一丢帧，很多人先怀疑算力不够。边缘计算里，真正把帧打丢的，常常不是绝对算力，而是调度顺序错了。
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边缘计算同步机制：事件与队列分工
分布式控制搬到端侧后，最难的不是发消息，而是消息到得太多。边缘计算要同步状态，既怕漏通知，也怕通知风暴把系统淹没。
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边缘计算数据安全：密钥先可信
数据放在边缘侧，并不自动安全。边缘计算若只把原始数据留在本地，却没把密钥和启动链管住，攻击面仍然很大。
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边缘计算模型下沉不等于更快
模型搬到端侧，不等于就能更快。边缘计算里的轻量化常见误区，是把参数减掉当成了时延下降。
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边缘计算扩容有上限：能耗先封顶
边缘架构不是越铺越密就越划算。边缘计算一旦从单点试验走向现场部署，成本控制很快会撞上节点扩容上限。
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边缘计算断流风险：缓存失效要兜底
网络一断，端侧任务还在跑，但数据链路开始空心化。边缘计算最怕的不是完全离线，而是缓存失效后系统仍以为自己在线。
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边缘计算抖动：推理队列要收口
系统一旦把感知、推理和控制都压在端侧，最先暴露的往往不是平均算力，而是抖动。边缘计算若不先把队列和峰值并发收住，控制链路就会从“偶尔慢一点”变成“时快时慢”。
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物联网领域5G与边缘计算性价比对比分析
随着物联网技术向工业制造、智慧城市、智慧家居等领域深度渗透，海量终端设备产生的海量数据，对网络传输、数据处理的速度、成本和稳定性提出了更高要求。5G通信与边缘计算作为物联网两大核心支撑技术，分别从“传输通道”和“算力终端”两个维度赋能物联网升级。不少企业和开发者在技术选型时陷入困惑：在物联网场景中，5G组网和边缘计算部署，究竟哪一项技术的性价比更高?事实上，二者并非单纯的替代关系，但其成本结构、应用价值、适配场景差异显著，性价比需结合应用需求、投入成本和长期收益综合判定。
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5G边缘计算网关赋能5G工业物联网智能化建设
随着工业4.0深度推进，传统工业生产正加速向数字化、网络化、智能化转型，5G工业物联网作为智能制造的核心载体，已成为工业产业升级的核心驱动力。工业场景中海量设备接入、实时数据交互、智能精准管控、数据安全合规等需求持续升级，传统网关传输时延高、算力不足、协议单一、依赖云端处理的短板日益凸显，难以适配现代化工业生产需求。而5G边缘计算网关深度融合5G通信技术与边缘算力，打破了传统工业网络的技术瓶颈，成为打通工业设备端与云端平台的核心枢纽，为5G工业物联网智能化建设筑牢底层技术根基。
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如何在 Rubik Pi 上使用视觉语言模型进行屏幕抓取
走进任何一家工厂的车间(或想象波士顿动力的Spot机器人为你完成)，你都会看到那些没有数据传输功能的传统LCD屏幕和模拟仪表，这会限制你的物联网应用管道。提取这些数据通常意味着需要更换昂贵的硬件。然而，正如TinyML领域的先驱皮特·沃登所指出的，有一种更快、更便宜的替代方案：用低功耗摄像头对现有的显示屏进行拍摄，并在本地处理图像数据。
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边缘计算网关：解锁物联网高效运行的核心密钥
在物联网产业快速迭代的今天，海量终端设备的普及的同时，也带来了数据爆炸、延迟过高、带宽紧张等效率瓶颈，传统集中式云计算架构已难以适配物联网实时响应、分布式部署的核心需求。边缘计算网关作为连接终端设备与云端平台的“中间枢纽”，将计算、存储、分析能力下沉至数据产生的边缘端，从源头破解效率难题，成为推动物联网高效运转的核心支撑。其通过本地化处理、多协议兼容、资源优化等核心能力，全方位提升物联网系统的运行效率、响应速度与运维水平，重塑物联网产业的运行模式。
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边缘计算网关：在工业网关上使用Docker容器部署轻量级AI视觉检测模型
在工业4.0场景中，将AI推理推向边缘端（Edge）已成为趋势。相比云端处理，边缘视觉检测能显著降低延迟、减少带宽占用。本文将探讨如何在基于ARM架构的工业网关上，利用Docker容器化技术，快速部署轻量级AI模型（如MobileNet-SSD），实现产线上的实时缺陷检测。
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电网智能安防新引擎：边缘计算与数字孪生技术的深度融合应用
当一场台风正以每秒四十米的风速逼近沿海电网，传统安防体系还在依赖人工巡检和事后抢修，而一座搭载了边缘计算与数字孪生融合系统的智慧变电站，已经在风暴登陆前四十八小时精准预判了三条输电线路的覆冰风险，自动调整了储能充放电策略，将故障处理时间压缩了整整百分之三十。这不是科幻电影的场景，而是2025年中国电网安防正在发生的深刻变革。据统计，我国电力数字孪生市场规模已突破六百亿元，同比增长百分之四十，占全球市场份额超百分之三十五，十二个省市已开展全域配电网孪生试点——边缘计算与数字孪生的深度融合，正在重塑电网安全的底层逻辑。
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端-边-云协同架构：M2M系统分层设计原理与接口规范实践
在M2M(Machine to Machine)系统中，端-边-云协同架构通过将终端设备、边缘计算节点和云端服务进行分层设计，实现了低延迟、高可靠、可扩展的分布式系统。这种架构的分层设计原理主要体现在功能划分、数据流动和协同工作三个方面。
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康佳特发布工业级宽温酷睿Ultra3系列模块
-40℃至+85℃稳定运行，瞄准AI边缘计算严苛场景
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边缘计算与存内计算一体：后摩尔时代数字集成电路的新架构介绍
摩尔定律的放缓正在迫使芯片设计行业寻找全新的计算范式。传统冯·诺依曼架构中，处理器与存储器分离，数据在两者之间反复搬运，这一“存储墙”瓶颈在数据密集型应用中愈发突出。以边缘计算场景为例，图像识别、语音处理、传感器融合等任务中，数据搬运所消耗的能量可达实际计算能量的数十倍甚至上百倍。存内计算技术的核心理念正是打破这一壁垒——让存储器本身具备计算能力，在数据存储的位置直接完成运算。当存内计算与边缘计算需求相遇，一种全新的数字集成电路架构应运而生。
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兆讯恒达荣膺“年度创新IC设计公司”，以创新引领边缘计算芯变革
3月31日，由全球电子工程领域权威技术媒体机构AspenCore主办的2026中国IC设计成就奖颁奖典礼在上海成功举办。兆讯恒达科技股份有限公司(以下简称“兆讯恒达”)凭借在IC设计领域的创新能力和突出成绩，获评2026中国IC设计成就奖之“年度创新IC设计公司”。
