数字环境正以前所未有的速度不断发展，企业正在寻求新的方法来更快地处理数据，并使其更接近数据产生的地方。智能边缘网络设备的功能正在减少延迟，使实时处理成为现实。与此同时，工业和商业运营也希望从网络边缘快速获得洞察力。其结果是
边缘计算趋势和数字化转型.
通过将数据存储和计算转移到网络边缘，企业发现了增强性能、提高效率和获得竞争优势的新机遇。此外，随着边缘计算的兴起，基于云的模式正在经历重大变革。
在更靠近数据源的地方处理数据，尤其是在公用事业、石油天然气和制造业等领域，有助于减轻集中式服务器的压力。这种转变不仅加快了决策速度，还降低了带宽成本，使边缘计算趋势成为当今技术领域的焦点。
边缘计算趋势为何重要
随着越来越多的工业和商业机构（包括公用事业、石油天然气和制造自动化）看到边缘设备和实时数据处理的好处，边缘计算市场正在迅速增长。据Straits Research估计，2022 年的市场规模为 183 亿美元，预计到 2031 年将达到 1,120 亿美元，年复合增长率为 44.7%。这意味着，IoT 供应商如果能提供以下解决方案，就会拥有大批现成的受众：
- 从网络边缘快速洞察
- 在实时边缘处理方面取得更大成果
- 系统问题和数据泄露的即时通知
依赖速度、准确性和效率的行业正在将边缘网络设备作为提高运营水平的一种方式。下面是一些例子：
- 在能源领域，公用事业公司正在转向边缘计算技术和专用网络，以实现电网现代化、提高速度和可靠性，并支持预测性维护以减少停机时间。
- 在医疗保健领域，病人实时监控系统必须现场分析数据，以便及时采取干预措施。
- 在制造工厂，边缘计算用于控制机器和实现流程自动化，避免了来回向云端发送数据造成的延迟。归根结底，在本地处理数据的能力不仅能提高性能，还能确保系统在失去云连接的情况下仍能正常运行。
随着企业不断采用IoT 和人工智能等新兴技术，边缘计算的作用变得更加重要。在快速决策和实时数据分析至关重要的领域，边缘计算趋势推动着创新。随着对低延迟、高效率系统的需求不断增加，边缘计算越来越多地为企业提供了一种方法，使其能够在当今快节奏的市场中应对挑战并保持竞争力。
边缘计算趋势与统计
边缘计算趋势让我们深入了解了市场的走向，以及各行业如何转向采用新技术，并利用以前无法实现的节省时间、节约成本和减少延迟的功能。
到 2029 年，60% 的边缘计算部署将涉及人工智能
边缘人工智能 是边缘计算领域最具变革性的发展之一，它使企业能够在网络边缘处理数据并运行人工智能算法，而无需将数据发回中央服务器。对于依赖即时数据处理的行业，如医疗诊断或自动驾驶，边缘人工智能带来了无与伦比的效率和准确性。这种方法大大降低了延迟和带宽成本，直接在数据生成点提供实时见解。
根据Gartner 的预测，到 2029 年，生成式人工智能将占所有边缘计算部署的 60%，与 2023 年的 5%相比大幅增加。这一转变凸显了在边缘整合人工智能的重要性与日俱增，使企业能够管理大规模数据处理，同时确保更快地做出决策。随着边缘计算的不断发展，将人工智能与边缘技术相结合的能力将为自动化和数据分析创造新的可能性，打开大多数企业从未想过的大门。
边缘计算：增强数据安全性
随着越来越多的数据处理发生在网络边缘，安全正成为企业的重中之重。边缘环境带来了独特的挑战，需要高级加密、安全通信协议和人工智能驱动的威胁检测来保护敏感信息。随着越来越多的公司采用边缘网络，对保护数据免受网络威胁的强大安全措施的需求也成倍增长。
根据IBM 的《数据泄露成本报告》，2024 年全球数据泄露的平均成本将达到 488 万美元，这凸显了投资边缘安全的重要性。在边缘处理数据的公司必须优先考虑安全基础设施，以防范不断发展的网络威胁。例如，在边缘计算中集成人工智能提供了检测和减轻潜在风险的新方法，即使在分散的环境中也能确保数据安全。
边缘即服务的崛起
边缘即服务（EaaS）正在彻底改变企业访问和部署边缘网络设备及连接解决方案的方式。企业可以利用 EaaS 按需扩展运营，而不是投资昂贵的基础设施。这种模式具有灵活性，允许企业在需要时支付所需费用，使各种规模的企业都能更方便地使用边缘计算。
根据Meticulous Research 的一份报告，边缘计算趋势专家预计该市场将以 37.4% 的复合年增长率（CAGR）增长，到 2031 年估计价值将达到 1,693 亿美元。EaaS 在这一增长中发挥着重要作用，它使企业能够将边缘网络集成到其运营中，而无需承担沉重的基础设施投资负担。随着对实时数据处理需求的增加，EaaS 将继续为希望保持竞争力的企业提供具有成本效益的解决方案。
5G 与边缘计算的协同效应
部署 5G 技术 为边缘计算的蓬勃发展创造了理想的环境。凭借更快的速度和更低的延迟，5G 网络使增强现实和自动驾驶汽车等实时应用能够更有效地运行。5G 与边缘计算之间的协同作用有助于各行业利用实时数据处理的潜力，为以前因网络限制而受阻的创新打开大门。
5G 的采用和边缘计算是相辅相成的技术，可推动数据处理和连接方面的重大进步。事实上，5G 边缘计算是一个重要的新兴趋势。根据PatentPC 的数据，专家预计到 2030 年，全球 5G 应用将达到 1.87 万亿美元，从 2022 年开始以 47.6% 的复合年增长率增长，从而推动边缘计算的发展。5G连接的激增将增强边缘计算能力，使企业能够优化运营并提供先进服务。随着 5G 的普及，各行各业（以及更多物理位置）的公司将越来越多地采用边缘解决方案，以充分释放实时数据处理的潜力。
这种向边缘处理的转变必将改变数据管理格局，使企业能够改善运营、降低成本，并为客户提供创新解决方案。
边缘计算支出和收入将不断攀升
边缘计算的发展趋势是增长和机遇并存，这些投资的预计支出和收入也令人印象深刻。根据RT Insights 的数据，到 2028 年，硬件、软件和服务方面的技术投资预计将达到 3,780 亿美元。
同样，RT Insights 认为，到 2031 年，为满足这些需求提供解决方案和服务的产品和服务提供商将获得 290 亿美元的收入。
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Digi 的边缘计算解决方案（如支持 Anterix的Digi IX40 5G 蜂窝路由器和Digi IX30-0EG4 蜂窝路由器）可在网络边缘高效处理数据，显著减少延迟并提高响应速度。配合 Digi Remote Manager®平台，您可以全面了解和控制设备生态系统，确保无缝操作、预测性维护和简化可扩展性。
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常见问题：工业应用中的边缘计算趋势
工业领域边缘计算的最新趋势是什么？
一些主要趋势包括
- 边缘人工智能和机器学习：在边缘直接集成人工智能算法，可以更快地进行数据分析和自动决策，而无需将数据发送到云端。
- 5G 与边缘计算集成：5G 网络可提供支持边缘计算所需的带宽和低延迟，实现远程工业环境中的实时处理和通信。
- 边缘到云的集成：边缘计算处理即时处理，而云服务则用于长期存储和复杂分析，从而创建了一种平衡本地计算和集中计算的混合模式。
- 提高安全性：随着越来越多的设备连接到边缘，先进的安全协议正在实施，以保护数据和防止网络攻击。
在工业环境中实施边缘计算面临哪些挑战？
这些挑战包括
- 基础设施成本：部署边缘计算需要对硬件、传感器和网络基础设施进行投资。
- 数据管理：处理边缘设备产生的大量数据是一项挑战，尤其是在与云系统集成时。
- 安全风险：随着越来越多的设备连接到边缘，网络威胁和漏洞的风险也随之增加。
- 技能差距：管理、部署和维护边缘解决方案对专业技能人才的需求至关重要，而此类人才可能会出现短缺。
Digi 支持工业组织规划和部署工业边缘解决方案，这些解决方案集成了安全性、快速配置和部署以及远程管理以实现持续可视性--这些策略有助于减轻工业团队的压力，同时提高运营效率。
边缘计算如何帮助提高工业环境的安全性？
边缘计算可通过以下方式提高安全性
- 实时监控：对设备和流程的持续监控可快速识别过热或气体泄漏等安全隐患，触发警报并自动停机。
- 远程管理：操作员无需亲临现场即可监控偏远和危险的场所，从而降低人类暴露在危险环境中的风险。
- 安全合规：通过持续收集和分析与安全相关的数据，边缘计算可确保遵守安全法规。
哪些行业可以从工业应用中的边缘计算中获益最多？
受益的行业包括
- 能源和公用事业：用于智能电网、预测性维护和实时性能监控。
- 制造业：用于流程优化、供应链管理和自动化。
- 运输和物流：监控车辆健康状况，优化路线，改善车队管理。
- 石油和天然气：用于远程监控石油钻井平台和管道，提高安全性和效率。
- 医疗保健：用于实时监控病人和管理医疗设备。
边缘计算如何影响工业环境中的数据隐私和安全？
边缘计算可以减少将敏感数据发送到集中式云服务器的需要，从而提高数据的隐私性和安全性。通过将数据保持在本地，可以最大限度地降低数据在传输过程中被破坏的风险。不过，要防止未经授权的访问，必须在边缘采取强有力的安全措施，如加密、安全身份验证和入侵检测。
边缘计算如何改变公用事业？
在公用事业领域，边缘计算可实现实时监控和自动化，从而增强运营能力。它有助于
- 预测性维护：监控远程站点的设备健康状况，在潜在故障发生前进行预测。
- 智能电网管理：收集和处理来自传感器的数据，以优化能源分配、检测故障并更有效地管理负载。
- 能源消耗分析：分析计量表的实时数据，优化能源使用，降低成本。
边缘计算在制造业中扮演什么角色？
制造业中的边缘计算通过以下方式帮助优化生产流程：
- 实时质量控制：生产线上的传感器可即时检测到异常和缺陷，从而采取纠正措施。
- 预测性维护：通过监控设备状况，边缘计算可预测潜在故障，减少停机时间。
- 优化供应链：边缘设备实时跟踪库存，改善物流和库存管理。
- 流程优化：对来自机器的数据进行本地分析，以提高效率、减少浪费和降低能耗。
边缘计算解决方案如何提高制造业的运营效率？
通过在本地处理数据，边缘计算可为制造商提供帮助：
- 减少延迟：实时数据处理消除延迟，实现快速决策和更快响应。
- 最大限度地减少停机时间：由边缘分析提供支持的预测性维护可减少意外停机的几率，从而节约成本并提高生产率。
- 增强自动化：本地处理可使机器在无需人工干预的情况下进行交流并适应变化，从而简化操作。
边缘计算在工业应用中的前景如何？
随着人工智能、机器学习和 5G 连接技术的不断进步，边缘计算在工业应用中的前景十分广阔。边缘计算将随着以下因素继续发展：
- 更广泛地采用人工智能驱动的边缘设备，实现复杂决策的自动化。
- 整合 5G 技术，在工业环境中实现更快、更可靠的通信。
- 采用更先进的安全协议来保护关键数据和系统。
- 可扩展性更强，边缘设备可在不同行业部署。
随着各行业向数字化转型，边缘计算将在提高运营效率、安全性和实时响应变化方面发挥关键作用。
本常见问题概述了边缘计算在工业领域的发展趋势和优势。随着技术的不断发展，可能会出现更多的创新应用，从而使边缘计算成为未来工业战略不可或缺的一部分。
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