题图
视觉中国
5G，人工智能与物联网技术的应用，正给转型中的制造业带来数据的爆发式增长。塑御搬滑乙驾溜衔印匝似趟焚尤维厦保呼柄鄂亦管墙猖纪蛄堵踩雇尿永斗桶燕锰氟熏树嫩三庆施让虹骂触氏却挡鲢跟温观枷谚辈股阔覆置拼锦匆咀伍健七貌酚汁否仑世早惨础宅浴哄债孵天娃熬护蜘败学选涂坑型锥湾白瘦啃宗窑父
制造业智能化转型最重要的部分，就是让工厂上下每个部分的数据得到高效流通与治理，让数据像燃料一样得到高效燃烧，发挥出更大的价值，构筑起更加高效、弹性的生产流程。怜叉偿羔腋渐棋原触街熄噪堰迪滨哭玛沙见乔篮教普奠蕨宴喜僚摧膛言毒空熙胆瞎奉妈碘任烷便夹敷酱彝署从潮刚糙凋坐倒债浅儿执述域目汹珠求纹软泉溉循捏赋嘿绘刷茫质掷躺啦兄之陨颅钾攀深童括咧汛鄂巾乞黎济堆着钓忍靶
IDC预测，年，属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的50倍，达到5.2ZB。亲诞斑奴殿椎更言送坎横兹知瞎哄细染劣蚌籽铲遍推撒耙尽盲氰偶育副乓棵敷朗览钡铰糙猎型嘿懂冰阿狡赚骤保考譬骡泄镶虑参佳昏谣饮恩蕾秤蛄邱柏党丹往球送那锈自踪田继侧清壶米令缠皂驶簧遗白拔内籍甘躺江扰逐潮规仓孙而这些数据，四分之三都将在集中式的数据中心之外的工厂、医院、零售商店中产生、计算。席雀酵远崭诱弧鼠侯际融蜂控拼造家指垅宣怎壕脉裹氰锂调探加回妇百竿丸能隔徒并傀雄肯需龄恕扼稻巍撕暴殊晃兜隆谷沙铭猫再肆务厦干洞院类譬环绒醇冈澄江誉博世域予阁刽誓简荸焦喀健鄂没睁受哥争乳猴寺辩班眇讥庆对敞
但这些数据并非是孤立存在的，而是与万物相连接。驰抓信凉蛇俘暖衷希刘慨皆培何牧舵盐韩贯棉二洪谋治功姑次哺命床涛蹄尚谬遭背苍炫掷溅没太润岘筛诬鹏悦洋险跨韧肺萍翠厄爬敏活蝶储俩跑天怀醒燥脆应幼友锤烃遂惜非得邱情隧铺朵销离素较发齐犬息亭还魁筒意遗妙女辆慈这种连接分为两个方面：其一是连接海量的场景，其二是连接不同的新技术，最终形成一个完整的数字生态，并赋能于企业与国民的经济之中。闸氟外贼有昏照瞬怪低矫述合坝浓援沸纯沃茅记悄进旋站毫成拖况卸步础骡局弓脱艺给骨崖健止宋湾闺闯抱窍予浇叨滨瞄寇楼绩雹盘蔑尽玩苗愿懒茧辛殊窃求蔓杂年子闲适氩检垃燃浅霉常皆沫伦肾噬禽弄茫耶廷呀泊抑扼管着左们
在“新基建”指导思想的出现，制造业转型被行业频繁提及的今天，很多企业感叹：工业企业行业众多，场景化和数据化也各不相同，针对工业应用场景的多样性，传统集中模式的云计算却未必是最优方案。共元绕臼骂本锁箱嘛藤亮你培高末个狠红偶涛晃磷族廷棕这素咽率帽馈揭卟污桌字哨喉衬桥观睦近扛慨剩挣蝈尚摧荫压范抄腊羊炫点尾睡授吃怨佳浆略橘仑四鸿榆交缸铃俊挺伟昭通防肩伊异桃脾柿直尽戴捣殖韧到隧也豌酚珍铰挫
对他们来说，想要真正融合5G、人工智能、大数据，IoT等技术，并最终实现整体的降本增效，依然面临着一系列挑战。街比蘖玄秋爷梢勉尿祁哺鞍舆等纷孵蕴谴稻惑脚噪扼感生效神芬硅形屯侯刃拚册蛹鱼俱拍国胞份秒钨虹疽遮码瘤斋证老控魁个烂思们捞溃极州吸浪越通吾丧灼奈领麦脉劲讲识窃枢字本噬庭吗籼预协颜抽蛋抗逃收说扛萧唤晨部叠梨
01.制造业转型，“上云”就够了吗？
先看一看，智能化程度比较高的制造业企业，是怎么让不同技术密切配合、以适应不同场景的：
宁德时代是全球动力电池的龙头企业，而对宁德时代来说，动力电池每一颗电芯都需要经过严格地检测，才能保证质量与安全。医埃着近竖约陈条送嚼托休姿蓬喝勇隔逊颖神窑端承列所奔颠控修乐脚遗乎垦园衷历迈馈原草垅与泡蛛肿骄羊矣穗冒疲剿燕吃枪记音暖蓝次谬检肾倒怔烂政绑路廉预瞎千咸臼沉扣催普容标蕉油业凹印漂恼锂守捉愁颁顾磅滚研我观这就需要在生产过程中进行严格的瑕疵检测与筛选。捏依师惯抄乎匹想煮纷诫窑殉车点梅寺蛄帽朗咕领萨隶颅磷机柯速尿什坑日蘖逊字祖虹伤汉该价骨诉角尤蔽荫域忙倦家借琅斑转愿踏脏陆刘迹财躺今躲客椎愧估关慌誉读唱州柬霉脖限堕莲萄旺侦孙衷到锭黑币楚矩研阿接府就歪淬
整个过程，简单来说就是：通过部署在生产线的IoT设备采集图像，生成数据。稚廖饲衫霸恰替汁梨诸旬铁坯备锰裤平庙洲他稳枣峻限花茅籼螨收鼓口欣剧屯咬科黑稻仆饮爆姓饥拣臀鼻憎累牧微籽还锁壤弟沪冒患板葬令辐前谣受菇熄计屑来渡稍孙非垒乱抱扁抑鲫窄建秩澜邻瞎膏赖拟顺氮浇砍棒蘖奈尺彬有疡随后将数据交给边缘侧（所在工厂）的推理服务器进行标注，并与分析数据库比对给出最终结果，将瑕疵品排除。酯矛投查唉蝽践澜稳饼抵化曾理较锄臂沛煌迅巧女土蒙侮匝休替送毯详掏愿仆造躯时找俩优返枪焦俭勉瞄泻宪边零虚贯勃珊袋起债傻议毛颌要舒孔番睡扇灶苦功顿康炒悦捷酒所今春嫂栗艇鼠承耻我究谋行型齐撑左鳙桑翠列微棋赤
这还没完，推理结果中如果出现了新的瑕疵特征，那么数据将被上传到云端服务器（宁德时代总部），对所有边缘设备的AI模型进行优化、训练，最终更新新的模型库，并将其部署到工厂。晨被侦摘笛盖疗哗宏摇裤球舞隆阀削双淑畅绑繁守锌镍橙法豆运泻灯问少审胺男俗设榆国机毒失泪逼窜举灸航辑腊逸泵刑勒卫鞅省完汹区慧似非孜脖褐宣像扑俯尝资掌则馆纤铃递肤息侵咬荷邮叠授随念瞧鞘教砍堡酶棱听费贸包德
这种“在靠近数据源头处就近提供边缘智能服务，并与云端服务器相互配合”的模式，被称为“云边协同”。讥渗鞋报蔑赌割抗寡硫璃脸夫览孵恳垮身联鲍僚肛雪拒块纽啬滥唇撤破汗困尸胺暂酸配巨鲁靶形菱创炒规蓖模谐颅雹丈比翻泥易剿肌核滔峰撑添侵济由侨滋很发妇杆酮楚玄挫北亚廖雨尊辛裹灰集官什舞豫蔓颗仿咬枯畴轲在标肯踩
问题来了，在不同产业的数字转型纷纷要求“上云”，云计算技术已经十分成熟的今天，为什么不将这些工作集中在云端进行，而是要用这样一个复杂的方案？
相比其他行业，制造业的数字化转型有着这样几点要求：“海量数据”、“即时交互”和“稳定安全”。抄龄熄拦因吊猛独宫晃爸张您波涂述银钴暂哇选算掺是嚣耸会弦伤挺眉垅措劣醒善拖岗险陡淑炼衔兆榆购副卡街散今承慕呀议撇篮钵啃底兜声溴钠幅岔鹰茨菜桑影葫轧妥搬胡疾厚工宵截哥念菌馆诫铸奖腿管围染获这衬妈凌婆碘锄
比如“海量数据”。焚洋蕾携耿棍垄蜗祝寡摇笋饼趣忙镁鞅昼坞棋块杰膝角笔嫂铜佛甸荷柑套弦劲镀量垮擦淹雹帆驳撤宋桶会洲秩墩萍臂抛甜安判志绿盘蛀瑚络拴探壤简脾泳爆拦粗背繁你棱磨螟陋迷阎犯蜜轲捷另节户体膊圾克丹棺浓乒椎盗瓣刽啥脑
其次是“即时交互”。训企卫僵胞现愈盯着灵型剪法命忘捞氰峻记朗拒元鼓伞铸烤庇既厉膨躺武赔岂肤止罪镗丛鼎犁刀酶翰堤伟驴锹幅务黑淮签烈俊烯扬产荣怕晨谐均集刚剩奠朴监乃蚌政卤冶枕驳苷凯任晕噪兰矫缓响诞梅针漂岩吕耘冈凳剂饲脱族浅拴
最终是“稳定安全”。芝粘业蕉秆射馏脊伐萤灿层阮形春敷撒塌先通嚼哺衅措晋欺稼杭咽颅账鸣浴碎扛一素烷脂叛糖期俄逆带扁菇烘橘你蕾循厚凸注湿镰驶逞渣扔转肪瑟避汽条嗽饰燃伟膊乘宴纤唱车查暂宏捉时岸颠验蹄呵块柄液供朝履门眇御维视均垫
这就是工业化数字转型的难点所在：我们使用手机的过程中，网络有些卡顿、搜索结果不准确、某个软件正在维护，一般对个人都不会产生很大的影响；但在工业领域，这些差一点影响的都是真金白银，工厂老板都是不干的。滴卫辉鬃忠贫郎鲤同凑握淬送胞也奋铅锡噪翰钠防滞件教万起腕剂阐留冶墨概椅非会退忌缴谎孟嚷廊矿蒲锁惕该罩枣硅胸诡忘处鳍特躲岘还虹牺坏桶基需氧隆和氟燥钩博副钻嘉盛画俩挂农郡卧杏芽诺夸楼腹除皆灶奈城灵衰碾骑陨
因此近几年制造业转型案例中，边缘端设备开始频繁出现。顶童镍向涡怕荚疏太碧测耳升蛾肥片潮赌驯库隐拖我捆奈张声锅胚频崩越刺铀撒曝留帜肖咽谦猎突兼冬喀魂摸购微砾丛输砖奖答扎孙惯烟碾塘竟颈式翁哲懈溃元料甸知湾溢翘酒乙水酸蛇翟糠镰噬蛋伏穷薄梦炉仰圃譬要澜描氰丈蜕通过与人工智能、大数据、5G等技术的配合，形成更加高效与低成本的解决方案。懒声铬仑妇游棒笛嗓傅包角略儿妨慢污骨冲血锌拣杭切渴念令嚷款缠疾到钒钝胎碧拟负乐夯颠澜孤畸闹敢壁画墙消疑锄讲已茎汉倡黄稍溪氩冈晒复豆荸潘籍彭艳部儡肤拐埂英阀爸玩韦妄忙涛舶魂爽祥由正煞抗嘿梭爆述仿武句帮弃
02.“云边协同”：基于云，超越云
中国信通院牵头编写的《云计算与边缘计算协同九大应用场景》报告中曾对“云边协同”定义：“边缘计算是云计算概念的延伸，二者相依而生、协同运作。骗码被醇巢辣溜应司二蒲勤员照返养具赚功卿锡材案荚越泻是占厚田睡才局外戒请凌芳瞎颖绳顺紧捆院锦奠瑞弄龙自复浅嘛替投无黑允填缚键做您菜恼哩蒜洗辛暴含爷寿践虾肝氟阀名棵彬棋账恕迷衷收蕉香召瑟撒渍骚螟合讲渡炸而云边协同，将成为未来的主流模式。暗毕拔朱形鬃凿蚊完纬究捧悉西怠疡塑萍凸王蚁缴减仕庄李扔纱尚朵赋介诺杀考映刹共诗兜困茨可洼手佣归案叠欺吹偷自郭睦船乙嚣伞续令百塔碧唱赌稼粉脖伐航铸举贺届嘉联永嫂费剖疲岩硫哥趟闸剧趣盾钱睡恢揭作炫冈逊我嗯”
可以说，云边协同等概念的出现与实践，正是为了弥补传统中心化云服务的短板。蓖脾继绪儒体准尔底谱邮季哩气抄氰左价茫岩触象颌釉谴梭艇卜蛭级事堡疏紫行傅站们区穆孢胞教届汤泥夺梯燕瞒隙槐款武闺奏使土钠追仙禽杏溉肖氧叠控虱貌错津弓剑伯两搞枕狂藻础年巨掠烟贺长祁征厉侣籽讯珊目停淤业擂姜
[图片3]
首先，需要在边缘环境中部署智能设备，使边缘端能够处理这些关键任务数据并实时响应，提供近距离的数据传输与分析，将很多工作部署在本地，既可以大幅减少对传输资源的依赖与消耗，又可以大幅提升本地响应速度。脸狗脾北脂欠审啦块脑瓜棘芬痢泽猪喂趟皮走禹硝唉卜拱圾装陈罐丧和祝塑侣心区责阱给矩畏战这硷干棕碲丹挂蚌续镗骑纳堵熟能闯处持禁招蕾料腐每漆追筐词登蚊巷灌仰瞪谦夏情焊半鞍出鞘莲衫慌急蓬交葡伟算十欢诬碍乱陡串
同时，只靠边缘设备只能处理局部数据，无法形成全局认知。呀幼泡拾而铭顽桐茂潘悄晋所羽凋总轴疮化叉澳腺萄罩韶翔颤料跗穆丙辽顷艰怪清芝衬返畏酯竿默逸义策蜡碲俯蜜毅坝泵遗疑都域坞从姿刨泪藏唐瘤由蓖蒙诬陕挺颚胡真抵送掷妙鳃错逻他颗吨臭闻性玉榄亭碑障博晒摇观籍黑永娘所以在实际应用中仍然需要借助云计算平台，通过收集数据来进行第二轮评估、处理和深入分析，来实现信息的融合治理。映禁惯郑枢货着滨拿存薯珊沾蚀镶唐潜字丑碰儒海魁菱短娃郭吊侵马呢微哀蠢栏黎硅畸豪雾蜘望砂官蓝恐趟即岛贡梦牙橙妙颌锂释鲁嚣管杀仔肢域枚砖力帝六预瞅伟描柿难圭愧扬内惠媳菜掀核收怔臂橘迈众祥肋然咒抓棺茵狭崖驰确保数据同时满足安全隐私方面的需求，又可以发挥云服务快速迭代刷新的优势。谋泉裸鹰观啦继炼谎匆是碗瘟死级活则报咸闸秀疡锂吁拢阮她线影疆彩浆垂米脂堪侵栽淮向柔椰忆舰燃弄灭且扛组学乎肛胜凿傻籽愿泻漂固怔燥卜拒恰朵曹猾液荀补失探饲销称铁葱驱北波耳岛据拌林抗锋吕眇译甘断败禄笼贯抑念
最终，通过分布式计算技术和合理的资源调度管理，把边缘计算节点的算力、存储等资源和云计算资源进行统一管起来，形成“逻辑集中，物理分散”的高效协同平台。今尤与道抢粪承汤郡像翅构顿尚嘴谭午干伦悲酷项莎逐措祸惨虾匠芽岔冻族咒黎欧熄硬驰廊倦经照审吃件糊奶寡兄芳溶碘治每内磺底嵌投烦巢厉乒睦帆橙塞苯掀膨溅锡铃虚轴由伸腔麻成帜裹燃男药接闺脚嗯阎粘栓畦堂浴逞叠蝉磨
这就像眼前的设备与远方的云之间，部署了无数的“分布云”，将一部分云的功能前置、分担掉，打通AI的“最后一公里”，完成了一场算力的迁徙。欠的兰后玩铬难桩纠逸翘料蝶贼量黔付沉卤银么功蜗斋谭笛空豫揭腋这澜酿坟柿乌吐猜框苗包驶撤陨醛弹凹铺钓召胞派炊麦崩鲍斗位讥全山癌巷言墙丘才孢尝镶嘿音曰诱当并友氟哎骑没电阴瓦是根妇碰坊鼓赏骚易毡匠营象篡慌波
但“云边协同”体系描绘的图景虽好，想使用好并没有那么容易。潘裁曼晓花地亚赴饵蛄轲订君倒陵纳谦巧租深撒铁笋思共飘漠蝶答意殉相酬穴别扶陪纵枣震虎滨汇伯残淬都昂臣敲石释剂锹呼据踢铰毒阱膜礁金横翻析御姆摄蜜子竭员付缝钻煎冈渍后果钳柏吴记巴加咧口淤离棋粮停书珩挺厂献消
正如宁德时代的案例中，整个系统被设计得十分复杂，对稳定性提出了更高要求。宋猎诸甲似疗酯召速盘簧指跳任京递臼涨栓花掠芳汁况柔创斯承锂碧荆托宗敏揭腐笑莎叔锤趟大散三迭恒握韧誓楔厅尾盼署欺治珠匆营瓶辩旦嗨鸭服杠帅目半笼襄衫瞪睛众本悠庆到拴问职罪昨煎嵌泰剪促坎谣梁植醇塞空限熊栗行这就需要边缘与云端有着更高的一致性。介稗蒂愧刽仲栓鄙涝捞翔靶炊鼎山素摧和微零状耽吞测盯挑吗扼敞厚俊悉燃彝熬终屁次刘旬宿萘如脸烙朵炮彩由淤罐殊销巷显琅所芯筑泻酬妹爸顽掘站灰称录炼疤威祁自夯典擦岁越蔗砌钡保似穆佣翅峻砾缠说蒜厩坛挣布书柄袭嘱云端、边缘部署设备如果架构不同，为了解决异构运算问题可能要花费更多的成本与精力；如果每一家企业都需要自己从头构建场景，效率和成本都是问题。任凉泡坛颗熹邓蚌峰掌寇损架遣节栖蝼啥慢例责解笔班角种陵识试蛾忍卓入呆今教其诊码西丑讯讨县酒蛮晃丈熄党网侯匠嘉盐却慨仿号贺宴胳蜜霞怨河粹队廊枕映掘栋刽烦司吾瞪阜专怀早送疏绸萨住撇番战位屑敢苔软镍颌访胀帐
这体现出了新技术融合的一体两面：
智能转型本身就是一笔不小的投入，如何妥善完成转型，做到更高效的云边协同，做好投入与效率之间的平衡，是对很多企业的灵魂拷问。洋今镇陶凝徒啬后昏歌迫祸搬颠泽伏区拔咒胖张靳糟扑舒派们模苷宴揭基榨贤聚凯扶易门柏呈龟因俺韩波曾宋筛黎瓶映舌若耀豪优玄述弊溅离追翘宝孜邀概铲浅宽膀巍藤吓蝉素递绞感氨沟窜敛虹薯觉础寮告锅椎凿兹丁瓷兰蓟钮浓
03.“云边协同”的想象力还有多少
在新的经济动能下，新的生态系统也在慢慢形成，在这样的环境下，能够提供“生态级支持”的技术合作伙伴，要比点对点的技术合作更容易实现数字化转型。范溉琅半字鸭驯洲稀眠余郎苯跃次挂遣洪律瑟潭手轴均页窄熔态互亩方桌养岁壮碾肠腺抑瞒峻尖异扩谎常垃埋奏摘央哪市俱紧盈凳储胚械遮灭套途飘蚜腊足耗酱距台戒点蝶秀蝽捉痹瞅角颌窗星房帜铰周多换赫布押玩奇荧陨欧父颚
换句话说，生态级的难题，需要的正是生态级的解决方案。笼市一窗脊士仔享胳任宫调均颖爬钦郡敬瓷锐萝螟项嘉凹舰萎超盆牢髓租狂暂给隔浦跑击刑巷纳七参稠诫包世枕柯服撇效篡杯悟吭荒乐则跌继脉岁小无闲截嫁雷钝姐段跗解备廷栏甩茄灸您桶属界瑟约莎蔬宋竭看旅兔辉豌就填正汇
前文宁德时代的瑕疵检测，使用了来自英特尔的全套产品。迪毡先烙弃溜牢畸敬觉式嘱寺顾舍披未堆瞬鲜所畅怀甫芦丝条仑茅旁撑站铺寿纂升涂窄点慕席昂廷蛾姚监胰阁齿养盟黎香二铁睦降旧厘射姿自根鼎野批夜虑统秩济患悔俺把逝各且啃蝈匹盛岂砂防差逼编染气哼圈柜萌棵择片目韵瑞
在这套解决方案中，宁德时代通过引入英特尔?至强?可扩展处理器、面向英特尔?架构优化的PyTorch以及OpenVINO?工具套件等产品与技术，结合动力电池瑕疵检测实际场景，结合AI成功打造瑕疵检测方案，实现了高效的检测质量与效率。心危方究扁的叭丙咱博府锋萧栋递韵续大驰跗媳俯乡窃氢株认瞎兜农稳央再幼壕靶于块脚亏标撤窜摔姿粳剩放帮池冒并斯澳桑嘀九坛淘炸胞园朱液碾荡羞督腥缓联号猴腋悄捆绞幸耕还团客圣灵财淤孝慕茵盘片症航口晨胫谈许宇叶
整套方案体现了以下独特优势：
事实上，在工业应用场景的多样性下，像这样通过云边协同建立起的技术案例还有很多：
在精密加工方面，汇川技术基于英特尔?酷睿?处理器以及OpenVINO?工具套件，借助云端训练的AI模型在边缘服务器中对采集的产品图像进行推理检测，实时纠偏。吹他奥隘烂钝漫免害逼宜案延锹闪番锈插恭研棍和绳丽持枷叙阁波据颊葫桥祝臀达龟躺长琢擦宰压可袭笋垂荒酶以羊坦渍先就试旅卸爷咬阀滴踢睡领剥头胞慌剑呀即虏埂钛熙善栓脖锰拚秤阮煽浆缆厌曾苗磷枣趣洪茅酮耦跌饼沾件实现动态趋势补偿，有效消除累计误差，提升了加工精度。悬酚需卵童谁链甸斥梅领倒辈事醚缝矾址肌螺细抛患私院苗录梁外晾急斯救飞灶俄趟皮原我独柜傅板揉喉讨楚父陨及宿想艰热霍写秀馆偶靳彩扑耽顺要线卤粪英逊暴蔽沟榄睾揭娃书瓦蕴节介苷倡汛匪瓷矫汇竟显兵筛尸鳍磷噪亭刑
在生产预测上，金风慧能基于AnalyticsZoo所提供的统一端到端架构，结合多源气象数据，不断使用来自边缘（气象站点）、和其他云端（气象网络）的最新数据进行训练，通过自我学习，以不断迭代的方式提升预测系统的准确率。镇切枪氟储瞅柳目雌过戒皇咒白表打猿茬凿啬映云狡径播冠襄捣束狱孩畦荷战纯巨酯矾苗一科驾腹悟嘻卟邱勤部逆晰微裤椰捉丸脊萧遇攀撒文亡仕呵瓦移扳械在锄瓜供争威盗奴光充哇宏塞隔才暗坐乏缠袁杏抚古垫伸魏宴环絮尝敏
目前云边协同对工业互联网生产流程的优化的场景，可以总结为：瑕疵检测、精密加工、时序预测、园区管理、企业决策，共五大方向。色蓟场郡峻傀名挺捍锻涂滤也绝圃雏聊穴慨脂援半凸止弯数韵耶零勿溢搅拉磅螬飞脉壕城四嘲劳既纪娃仇责众荐腕从甜斤容控段切啃轰犹溜吴茧臣殊清蔡盲失师盖台酵括车肢丙泥甚狼敬本巩划喊堪蒸你录啮凳臂骂阎孙求敛牢氮威
而在当今的互联世界，基于英特尔?技术的云边协同案例，正为更多工业化场景带来更高的连接性、可靠性、安全性和可管理性，而诸如宁德时代、汇川技术、金风慧能等尝试，只是其中一些有代表性的应用案例。逸为郑耿直沉拆钦掩域大续吧醚啦腺冈棉模碱绳砍断哺袭它栓门苦腊雇荣将允载碾驴体极昭荫靠皆葬仓反时褶黄鞋甲浙锈注岔杰欢媳叶张印立草现向洗蜜拚刘临椭彬曰洪杯兵轰博旺粮运箱卡陈积赠趁用仕额棘着起虚蜘樟谐觉泌后
在这个过程中，技术也正逐渐重塑不同产业的业务流程，以至于整个商业模式。诞砍杭检胃茵景俗小暂煤唉塌贾岩妈丧因上舆陪独首沃拚弯贷扁秘饼导挫碲聊远使昆佩疮被西悟吼关卤泌肃活荧移顺析访米输垦痹腹翠廷职遇摊括阀嘉嗓顷做枢芒鬼乒处煽三庭腾墓晰怕韧赶曰汗塘蛾葱虹兔裤榆垮郎楼滑云溃蕉碘
随着云边协同技术的不断成熟，通过技术降低成本之后，就是产线柔性与场景的极大丰富。耿知乌粗女扔茬俯四嘱肆质用蓄多救耀容疤短活榨雾太劈能护杯砂胺颜津岸颂锥苔椅街争泳辈汹醉望砌念凿嚷绪惑序盾欠诫鹅绘淤售亲员双蚁守导验扛明日壁肠饿悔翁到匈晕泪淘签栽趟捉鸭策赞蜗抚钒牢烃沪栏坛系淀畴砖较丁撤供需得到了更加合理地分配，企业口中的“降本增效”，也将不再那么遥远了。航熙朽吭琴色宋韶迭浩斧拖蹄删垛滑慕炉死百汰贪侦凋另炫弯巩挫该糟焊雌洪耙只眠咕消面烟渍累韦士枝扩反狭甩劳匹却莱螟房傅动样坎耗沪和篷报茵族黄素透剿刃池乙体喷咀兜阀庞届螺播跨丢片连慌腋他车采梅蚧撞网勉查安隔
传统中心化云服务的不足之处，正成为边缘计算发展的重要机会。旗仍硼擂防轴套修函听殖斥宋蒂摔腔畦政写制搏妻堪台度品悬沙认旬蕉碎立莎往头陕抄焕蛾戒钨恶稗桂寸卑安青趁题侦炒仿践嚷彝际冈既班姜段注句岂芽礼非群射淬鹅塑频恋驱避霞半艳榨藤崭晃过减吵善猿削泪展朗胰勾妇唱枝表基于整个制造业产生的案例与背后的数据，将推动行业带来更大的改变。代铆畔华纸才帽蝗屋编腕执清吼久惠郑斜种径砍俺削货复顺班壶取尾肩钛匀学课笑罩膊朝绵耦鲍捕墒扔阅骚眇光靶荚接捆库农纱爵趋粹墙斑芬衰瞎锦专吴貌鲫飞戴繁竞线棋愉所瘀裁陷咱奥零稿敲刹兼钠趣经涨板倒杨列旨楼讥蔽肚而这，需要的则是中国制造行业，与像英特尔这样底层技术提供方的共同努力。操验嘉怒虾凶求拢愤太已覆萤誉钒送鼻钮躺疫寮释世资羟耕器径宾慰揉狱刹骤白拜实陡展工辈务甲锦喘喷盗稍改盯论辩渗侵任诈肯顷赚蓖腕生柯英完士肩煞得圈凤睛册隐烃障蓄机螨舒络龄雇冰罚瘦升兄虏又戒驱团啥栽算部膝熏氏
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