随着储能系统日趋复杂，储能产品的种类与数量持续攀升。储能系统需要实时采集电池电压、温度、电流等关键参数，这就要求具备专门的数据处理功能，以降低云端延迟，提高响应速度。在此背景下，边缘计算芯片应运而生。
在创新时代，先进的智能电网解决方案的整合正在彻底改变能源分布，为更可持续的未来铺平了道路。随着全球对可持续性的推动力的加剧，行业正在利用尖端技术来优化电力管理，同时最大程度地降低环境影响。
近年来，边缘计算已从技术概念演变为物联网 (IoT) 生态系统的基本支柱。通过在更靠近数据生成点而不是远程云服务器的地方处理数据，组织可以实现更高的效率、更低的延迟和更高的安全性。
随着物联网（IoT）设备的快速增长，网络边缘的安全威胁日益凸显。恶意行为者正在利用边缘传感器、路由器、接入点和设备中的安全漏洞来发动攻击。
物理人工智能代表了 AI 从纯数字系统向能与现实世界交互的智能机器的演进。与纯软件 AI 不同，物理 AI 将算法与传感器和执行器结合在机器人、车辆和设备中，使其能够感知周围环境并实时做出决策。这些系统能够自主运行，适应不断变化的环境，而不是遵循固定的程序设计。
如今，生成式人工智能还只是早期采用者使用的新奇事物，但明天，它将成为我们日常生活中不可分割的一部分。因此，它必须可以在各种消费设备上访问，独立于基于云的处理，并且可供所有人使用，而不仅仅是那些能够负担得起云人工智能订阅或高端计算机、智能手机甚至汽车的人。
物联网 (IoT) 继续在各个行业中扩展其覆盖范围，以革命性的方式连接设备、系统和人员，从而彻底改变企业的运营方式和消费者与技术的互动方式。
企业现在面临一个关键的决策：在哪里处理和分析推动其运营的大量信息，尤其是在这个数据呈指数级增长的时代。边缘计算和云计算之间的争论变得越来越重要，因为每种方法都为管理大数据提供了独特的优势。
在最新的2025年预测中，NVIDIA AI专家预测，智能商店、新型机器人将不断崛起，并且医疗健康、制造业等领域将实现突破性发展。不断涌现的行业经典案例显示，边缘AI让终端数据体现出了更高的价值，从数据转化为智能是当下各行业的重点工作。
在当今技术飞速发展的时代，5G技术与云计算的结合正在引发一场深刻的变革。5G 技术不仅仅是一种渐进式进步，而且是重塑云系统处理、处理和分发数据方式的根本催化剂。
边缘计算作为一种新兴的计算模式，通过将数据处理和分析任务从云端转移到网络边缘，为各种应用场景提供了更高效、更灵活的解决方案。预计到2030年，边缘计算将主导数据处理，成为推动数字化转型的关键力量。
针对传统行业5G专网建设周期长、系统复杂、成本高昂等问题以及网络设备国产化趋势，中国移动研究院携手中国移动省专公司与产业伙伴，基于中国移动自研核心网与无线产品，打造出小型的国产化自主可控5G专网端到端解决方案。该方案号称大幅降低了部署及运维成本，并引入5G边缘算力。
