洞悉英伟达股票表现：分析市场趋势、关键事件和投资策略

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五粮液2022还能涨回300吗

我觉得不会，今天是2022年11月17日，算上今天2022年还剩32个交易日，五粮液现在的股价为1515，要达到股价300，今天股市白酒类还在跌，这意味着，如果想股价达到300必须在以后31个工作日，五粮液股价翻倍，五粮液属于深市主板代码000打头，每天涨跌幅10%，却11月到12月之间，白酒类历年来没有什么大利好，所以2022年，五粮液涨回300不可能。

2022年最可能暴涨的东西真正的牛市在2022年出现

当一个巨人奔跑起来的时候，“杀伤力”是惊人的。

近日，比亚迪（SZ）发布了2022年财报，因为此前上市公司已经发布了业绩预告，所以对于其“炸裂”的业绩，外界已有预期，但在看完比亚迪的完整财报后，《车壹条》认为，在业绩炸裂的评价之外，还应该有另一个关键词——疯狂。

2022年，比亚迪就像一个“大胃王”一样，趁着还无太多对手抢夺食物，疯狂进食，急速膨胀身躯，以尽可能多地抢占市场份额，所以在其财报中，我们不仅能看到其惊人的“赚钱能力”，更能看到其惊人的“花钱能力”。

量利齐涨，扣非净利翻11倍

财报显示，2022年，比亚迪营业收入亿元，同比增长9620%；净利润为166亿元，同比增长%；扣非净利润为156亿元，同比翻了11倍多。

其中，汽车、汽车相关产品及其他产品营业收入为亿元，同比增长%，占总营收比重为7657%，而2021年其所占比重为5966%；手机部件、组装及其他产品营业收入为9882亿元，同比增长1430%，占总营收比重从2021年的40%降至2022年的233%。

销量方面，比亚迪全年整车销量为180万辆，同比增长149%；新能源车销量为1788万辆，乘用车为1782万辆，商用车为5839辆。 两者的销售收入分别为2722亿元和787亿元，分别同比增长2428%和1906%。

虽然比亚迪的财报中包含手机部件、组装及其他产品的业务，但从汽车业务的相关表现还是能够明显看出，汽车业务不仅已经成了上市公司绝对主力的业务，而且在2022年实现了量利齐涨。

2022年，比亚迪单车收入达到了18万元，新能源乘用车单车收入为153万元；汽车业务毛利率为2039%，比上年同期提升了369%。 如果以包含手机业务的净利润和扣非净利润粗略计算的话，比亚迪去年单车净利润和单车扣非净利润分别为9222元和8666元，当然考虑到包含手机业务的净利润，所以这一数据比真实数据会偏高一些。

即便如此，比亚迪的毛利率水平已经是新能源车企中名列前茅的了，而分季度来看，去年四个季度企业的销量、营收和净利润是在逐季度走高的，而且四季度汽车业务毛利率达到了2283%，环比三季度提升了007%，这说明企业的盈利能力也是在逐季度走高的，这背后是去年比亚迪汉家族、海豹等更高端车型的逐步上量和其销售结构的持续改善。

不过，必须注意的是，比亚迪优异的业绩背后，还有着巨额的补贴做支撑。 财报显示，公司2022年新能源补贴收入合计104亿元，如果这笔补贴计入2022年业绩，那么比亚迪156亿元的扣非净利润，恐怕还要减掉这104亿。

即便补贴有滞后，是分批计入的，以2021年上市公司59亿元和2022年104亿元的补贴来看，比亚迪2022年净利润的“水分”也不算小，这说明当前新能源车想赚钱确实还比较难。

支出猛增，在建工程一年增620亿

比亚迪销量的爆发式增长伴随着支出猛增，而且是全方位的增长，从“三费”到员工数量再到在建工程和存货，都呈现出令人瞠目结舌的增长。

首先来看三费，2022年，比亚迪销售费用为1506亿元，同比增长147%，销售费用率为355%，官方称增加原因主要是本期售后服务费及职工薪酬增加所致，其中售后服务费为65亿元，同比增长441%；职工薪酬为34亿元，同比翻倍增长。

管理费用为100亿元，同比增长7525%，费用率为236%，主要是因为职工薪酬和物料消耗增加，其中职工薪酬为69亿元，同比翻倍增长。

受益于汇兑收益和利息收入增加，比亚迪2022年财务费用减少16亿元。

研发费用为1865亿元，同比增长%，主要原因也是职工薪酬和物料消耗增加；其中员工薪酬为104亿元，同比增长181%，物料消耗为52亿元，同比翻倍。 研发总投入为亿元，同比增长9031%，占营业收入的比重为477%，比上年同期下降015%。

其次来看看员工成本，从三费来看，员工薪酬增长明显，这与比亚迪2022年员工规模的快速膨胀可以对应上。 2022年，上市公司员工数量达到了惊人的57万，而2021年这一数字为29万人，数量翻倍增长，这样的员工规模堪称汽车行业的“巨无霸”。

作为对比，去年销量规模超过230万辆的吉利控股集团，全球员工数量也不过12万人，仅为比亚迪员工规模的五分之一左右。

对于这样的情况，不知道该感慨比亚迪是解决就业的一把好手，还是该担忧其自动化率偏低好。 但可以肯定的是，如此大的员工规模，一旦经济复苏带来用工成本增加，比亚迪的人力成本也将迅速增加。

再来看看在建工程，为了实现销量的持续高速增长，比亚迪必须快速提升产能，所以全国建厂的动作是必不可少的，但其规模依然是令人惊叹的。 2022年，比亚迪在建工程预算数高达1233亿元，比很多整车企业全年的营收还要高，当年增加620亿元，其中390亿元转入固定资产，年末余额为373亿元。

固定资产方面，比亚迪2022年年初账面价值为612亿元，年末账面价值为1312亿元，净增707亿元。

在投资活动产生的现金流量中也能感受到比亚迪的大手笔，2022年，比亚迪投资活动现金流出1339亿元，同比增长130%；其中购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金为975亿元，同比增长161%；投资活动使用的现金流量净额为流出1206亿元。

最后来看看存货，2022年，比亚迪存货账面价值为791亿元，同比增长82%；其中原材料173亿元、在产品268亿元、库存商品318亿元、周转材料32亿元。 虽然以比亚迪目前的体量，存货多一点也是正常的，但是如果这其中的原材料是去年高价采购的诸如碳酸锂、正极材料等原材料，那以今年的价格来看，恐怕上市公司会有一笔不小的计提。

此外，上市公司2022年负债也有明显增长，达到3725亿元，比上年同期增长1810亿元，接近翻倍，其中应付账款高达1404亿元；资产负债率为75%，不算低的水平。

继续狂飙，2023年目标360万辆

综合上述数据来看，比亚迪的发展节奏是“大干快上”，先抢了蛋糕再说，进入2023年，比亚迪仍要继续狂飙。

在财报发布后的业绩发布会上，比亚迪董事长王传福表示，今年比亚迪的目标是300万辆起步，争取翻倍增长到360万辆。 其中腾势年底要实现月销2万辆，腾势D9瞄准月销1万辆。

比亚迪会继续加码研发，未来2-3年，还是会用人海战术，用大量的研发人员，保持颠覆性迭代的能力，拼工程师、拼垂直整合能力、拼市场战略、拼规模优势，“至于某一项技术对我们来说就不是最重要的了，我们的技术池子里有很多鱼，关键的时候就捞一条出来”。

智能化方面，比亚迪未来会与英伟达合作，推出加价5000左右的选配辅助驾驶功能。

他强调，在行业转型变革中，最重要的是“快”，要以行业变化速度为先，还要有核心技术，仅仅是拼装肯定搞不过别人，要有真正的核心技术，还要有准确的战略判断，内心要坚定，燃油车已经不行了，同时卖电车和燃油车是不可能卖好的，犹豫和模糊是大忌。

“快是第一，技术是第二，战略是第三，这三点决定了改朝换代后未来的份额。 ”王传福表示。

中医药万亿市场再迎大利好！4股三季度业绩已翻倍

;股市

的规则难以捉摸，但也有很多经验值得向同龄人或前辈

学习

，但切记不要。 面对一切，我们应该学会从多个角度看待事物，从正反两个方面入手，这样才能对事物有理性的看法。 股市

投资

交易

越努力，

得到

的就越多。当你学会了如何看待市场，如何管理资金，如何在心里决定投资

策略

金融投资市场本身是不可

预测

的，日常事件和信息影响各种投资产品的风险和利润;只有多接触，努力学习，不断思考，才能抓住机遇，克服

股票

金融市场。

目前正处于春季市场的开始，也是新一轮牛市的起点。 如何判断今年的主流板块对年收入至关重要。

前三年股市所处的阶段是熊市刚结束熊牛过渡的时期。 这一时期，经济形势复杂多变、疫情影响严重、股市本身牛市基础尚未牢固、多数行业经营状况有所波动。 因而，这一阶段，市场主力就只能选择业绩稳定的蓝筹股及消费股等行业运作，这就是结构性牛市的由来。

时间来到2022年，随着疫情有望结束、经济下行趋势也将得到扭转，多数行业将迎来复苏和成长阶段。 与此对应，股市也结束了一浪和二浪，进入三浪阶段。 无论是经济基本面、政策面还是股市技术面，都意味着成长股将替代蓝筹股消费股而回归主流。

这里重点列出较近的几波牛市中主流板块的情况:

2012-15年的移动

互联网

、互联网板块牛市:相关股票2011年底到2012年初见底，之后构筑长期底部，2012年底到2013年中陆续进入主升浪，涨幅惊人。

2019-2021年白酒股牛市:白酒股实际上早在2014年即已见底，底部阶段长达4-5年(一线品种提前走牛)。 正是因为如此长时间的大型底部支撑，才能出现白酒股后来的超级牛市。

2019年底-2021年底的新能源牛市:锂

电池

新能源板块2019年初见底之后，股市牛市初期表现较差，远远落后于大多数板块涨幅。 此时的新能源股票处于底部构筑阶段，之后形成一个长达8个月的底部，然后才进入大牛市。

因而，今年的热点板块同样将从底部板块中诞生。 从技术形态和资金流向来看，只有科技股和金融股具备成为今年行情主线的可能性。

上述四条理由，也是股市中的深刻规律，这些规律将长期存在于股市运行之中。

股票不必天天买，功课却要天天做

1、每天找出涨幅前30名的股票，在K线图上看看，为什么它会涨上涨前的征兆是什么是哪些类股上涨家数最多是电子金融还是医药哪种价位上涨家数最多高价中价还是低价资金集中在哪些类股电子金融还是塑料从这些信息上，你可以发现，哪一类股可能将成为主流。

哪一种技术型态会使股价大涨，然后在可能的主流群中，去找到你喜欢的股票。

2、每天抓出5档符合起涨浪

头条

件的股票，或者找5档下跌浪头的股票，做成记录，看看你的功力如何三日内果真上涨则打“○”，否则打“×”，

你将从中检视并精进你的

选股

能力。

看好后买进，买进后就休息，等待卖点，卖出后又休息，等待买点。 多头时做多，空头时做空，箱型整理时，可以少量高出低进，短线应对。 “不看盘的人赚最多”。

3、k线的浪头是转折的起点，符合切入标准就勇敢进场，进场三天内，你可以知道庄家要不要造浪，有没有出现庄家都守不住的点，出现了，你就赶快跑，没出现就是续抱，如果一直都不动，也不必和他耗，反正随时有预备的股票可以替入。

其实，谈的最多的就是均线，也就是控盘线，操作上主要的依据也是控盘线，如果你想在市场上轻松操作，均线是你必须用心去挖掘钻研的一门功课。

4、简单的使用“市场动力哲学”规则，等待价格突破前一天的高点，在这种有利的情况之下才会下单，因为这是最省时间的下单选择方式，也是最可能买在发动点的方式。

开盘价突破昨日高点，可能暗示当天或以后数天交易的动向，尤其以在利多或利空消息报导后为然。

5、记住，如果你的股票已出现，或早已出现了空头的浪头，要快刀斩乱麻，先走再说，留着青山在，永远有材烧。

真正在股票上赚得到大钱，大半是依技术面波段操作。 浪头抓到了，也快速的脱离了成本区，接着就是线不转单不转的轻松控盘。

6、钱，是往上推的力量;股票，是往下压的力量。

红K线是用银子画出来的，黑K线是用股票打下来的，一般来说，可以介入的时机点有两种:一是卖力竭尽之时–低接，一是买力展现之时–追进。 ，起浪的源头是一根红k，红k的高点要比前一天高，低点要比前一天低，这是抢浪头的基本功。

量、价、指针、型态、类股强弱、盘中走势，都是选股考虑的要件。

股话有云:涨三不追，已经涨了四天的盘，你想还有多少空间有多少力道有规划，但不预期，这是操盘原则。

要看多，过近期高就看，浪翻多，一定踏浪而行，绝不和庄家对做。 你可以去预测将会翻多，但却要看到他“真正”的翻多，第一浪没乘上也死不了人，因为有第一浪必然会再掀起千层浪，而且浪会愈来愈凶，愈来愈猛，那才能享受真正踏浪了的快感。

每一条均线为一匹马，如果往上跑的马多，马力自然大，跑起来快又稳。

大盘是会说话的，他会用各种方法告诉你他要干什么，这些语言包括K线、型态、均线、指针等等。

2022年股票翻倍算什么收入

外汇天眼App讯 : 万亿级中医药大 健康 产业再迎政策利好！

10月27日，中国政府网发布《国务院关于促进中医药传承创新发展的意见》（《意见》），提出健全中医药服务体系、发挥中医药在维护和促进人民 健康 中的独特作用等六大意见。

一方面，行业政策利好不断，另一方面，行业创新仍不足等因素的作用下，部分企业已经开始行动积极转型。 中医药行业业绩分化正在显现。

促进中医药发展六大意见

《意见》提出了以下六大意见，其中重点信息梳理如下：

一、健全中医药服务体系

大力发展中医诊所、门诊部和特色专科医院，鼓励连锁经营。 明确到2022年，基本实现县办中医医疗机构全覆盖，力争实现全部社区卫生服务中心和乡镇卫生院设置中医馆、配备中医医师。 实施“互联网+中医药 健康 服务”行动。

二、发挥中医药在维护和促进人民 健康 中的独特作用

用3年左右时间，筛选50个中医治疗优势病种和100项适宜技术、100个疗效独特的中药品种，及时向 社会 发布。 聚焦癌症、心脑血管病、糖尿病、感染性疾病、老年痴呆和抗生素耐药问题等，开展中西医协同攻关，到2022年形成并推广50个左右中西医结合诊疗方案。

三、大力推动中药质量提升和产业高质量发展

修订中药材生产质量管理规范，推行中药材生态种植、野生抚育和仿生栽培。 加强珍稀濒危野生药用动植物保护，支持珍稀濒危中药材替代品的研究和开发利用。 分区域、分品种完善中药材农药残留、重金属限量标准。 制定中药材种子种苗管理办法。

到2022年，基本建立道地药材生产技术标准体系、等级评价制度。 加快修订《中华人民共和国药典》中药标准（一部），由国务院药品监督管理部门会同中医药主管部门组织专 家承担有关工作，建立最严谨标准。 健全中药饮片标准体系，制定实施全国中药饮片炮制规范。 实施基于临床价值的优先审评审批制度。 建立多部门协同监管机制， 探索 建立中药材、中药饮片、中成药生产流通使用全过程追溯体系，用5年左右时间，逐步实现中药重点品种来源可查、去向可追、责任可究。

四、加强中医药人才队伍建设

国家重大人才工程、院士评选等加大对中医药人才的支持力度，研究在中国工程院医药卫生学部单设中医药组。 研究建立中医药人才表彰奖励制度，加强国家中医药传承创新表彰，建立中医药行业表彰长效机制，注重发现和推介中青年骨干人才和传承人。

五、促进中医药传承与开放创新发展

在中医药重点领域建设国家重点实验室，建立一批国家临床医学研究中心、国家工程研究中心和技术创新中心。 开展防治重大、难治、罕见疾病和新发突发传染病等临床研究，加快中药新药创制研究，研发一批先进的中医器械和中药制药设备。 支持鼓励儿童用中成药创新研发。

六、改革完善中医药管理体制机制

健全符合中医药特点的医保支付方式。 完善与国际疾病分类相衔接的中医病证分类等编码体系。 及时将符合条件的中医医疗机构纳入医保定点医疗机构；积极将适宜的中医医疗服务项目和中药按规定纳入医保范围。 研究取消中药饮片加成相关工作。

中医药大 健康 产业2020年将突破3万亿

2016年，可谓是中医药行业的政策大年，国家级的战略发展规划，即《中医药发展战略规划纲要（2016-2030年）》（简称《规划》）等重磅文件都在当年发布，从多方面鼓励支持行业的发展，包括种植、流通、终端服务等领域，均有规范意见。 其中，《规划》提出，争取“到2020年，实现人人基本享有中医药服务；到2030年，中医药服务领域实现全覆盖”。

近年来，国家相继出台众多利好政策，为中医药发展提供肥沃的土壤。 数据显示，自2016年国家级战略发展规划下发后，三年来中医类医院和西医类医院诊疗量增速差距缩小，并在2018年出现反转，2018年中医类医院诊疗量增速44%，西医类为40%。

随着我国 社会 经济高速发展，城乡人民生活水平不断提高，近年来农村城镇化进程提速，总体 健康 需求显著提高，人民群众保健意识普遍增强，对保健品的需求日益强烈。 另一方面，我国进入人口快速老龄化阶段，大量有消费能力的老年人群也必然拉动医疗保健市场的需求。

中金公司认为，全民 健康 的意识提升会持续带动“治未病”市场发展，这更多是增量市场，也更多是自费市场，源自 健康 需求从治病需求向预防需求、康养市场进一步延伸，这是在 社会 发展到一定阶段（ 健康 意识与支付意愿同时提升）才拥有的发展机遇，而中医药在“治未病”市场具有天然的优势。

长城证券认为，近几年，国家先后推出多个政策，不断规范中医药发展，鼓励中药资源综合开发利用及新药研发，提升中医药服务能力，助推 健康 中国建设。 中国中医药行业发展迅速，市场规模从2012年的5574亿元增长至2016年的8805亿元，年复合增长率达958%。 随着政策红利的不断释放，抓住供给侧结构性改革战略机遇，推动中医药振兴发展，迎来中医药板块发展的新契机。

中商产业研究院认为，在过去7年间，我国中医药大 健康 产业的市场规模持续上升，保持两位数的高速增长。 根据国务院新闻办发布的《中国的中医药》白皮书，至2020年，我国中医药大 健康 产业将突破3万亿，年均复合增长率将保持在20%。 可见，未来我国中药行业具有强大的潜在发展空间。

四家中医药企业三季度业绩翻倍

近年来，我国中医药改革发展取得显著成绩。 但创新不足等因素的影响下，中医药上市公司发展动力不足，业绩有所承压。 面对这一形势，部分中医药企业尤其是老字号企业已在积极的谋取转型。

例如云南白药、广药集团下的白云山等企业已经行动，主要通过资产整合重组、股权激励以及混合所有制改革等方式来提高盈利能力。 其中，白云山业绩增速较为明显。 2016-2018年，公司归母净利润同比增速分别为1597%、3671%以及669%。

整体来看，中医药企业业绩也出现了分化。

同花顺统计数据显示，A股中药类上市公司共计67家。 截至10月27日，已有31家中医药上市公司发布了三季报。 其中， 太龙药业、泰合 健康 、大理药业 以及 马应龙 等4家中医药上市公司前三季度归属于母公司股东的净利润同比增长率均超过140%。 其中，太龙药业位居榜首，归母净利润同比增幅达4839%。

太龙药业此前发布的2019年半年报显示，公司上半年归母净利润同比增长%。 对此，公司表示，报告期公司收入结构调整，在大幅压缩药品流通业务的情况下，药品制剂业务、中药饮片业务、药品研发服务等主要业务不断拓展，带动整体营业收入增加；且随着部分亏损资产的剥离，公司净利润较上年同期大幅提升；随着经营规模的调整与扩大，公司营运资产增加，导致经营活动现金流出增大。

太龙药业在经历了去年业绩大幅下滑的背景下，今年业绩将实现盈利。 公司三季报显示，2018年度净利润为负，2019年1-3季度公司医药制造和药品研发业务规模扩大，经营业绩增长；同时剥离了部分亏损资产，预计全年公司将实现盈利。

数据显示，另有昆药集团等8家中医药上市公司三季度净归母利润增幅逾10%。 当然，也有部分企业业绩增速有所放缓。 数据显示，有龙津药业等12家企业的归母净利润增速出现了下滑。 其中，龙津药业归母净利润增速下滑最多，达8757%。

龙津药业此前发布的三季度业绩预告中提出，报告期内，因国家医保控费、处方限制等政策持续推进，公司部分销售区域、销售终端销售量下滑，致使营业收入下降，净利润减少。 本报告期内收到的政府补助和理财产品收益相比去年同期有一定程度的下降，故导致净利润呈现较大幅度下降。

大盘涨跌和你做股票赚不赚钱没太大的关系，除非你买了于大盘共振的股票。

如果是股指期货的话，开户门槛50万，不能够实现交易；

所以股票就更不好说了；具体的看你买了什么股票，3000涨到5000涨了2000个点，涨幅为%

按照你买对的情况下，共振幅度应该为盈利666%，十万的666%就是你的盈利；

但是还要扣除相关的费用，其实也大差不差的就是这个数。

边缘计算与ddos攻击趋势的关系边缘计算与ddos攻击趋势

边缘计算是什么？

2019年8月15日消息，知名创投调研机构CBInsights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景。 文章称，云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据，这个时候边缘计算能够派上用场。 该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力。

以下是文章主要内容：

有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。

例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。 为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。 处理速度的任何延迟都有可能是致命的。 虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。 这一时间跨度太长了。

边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。 这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。 随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。

边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。

包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。 虽然亚马逊云服务AmazonWebServices（AWS）在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导者仍有待观察。

在本文中，我们将深入探讨什么是边缘计算，与该技术相关的优势，以及它在各行各业中的应用。

一个充满变化的计算领域

在了解边缘计算之前，我们必须先来看看它的前身——云计算——是如何为遍布全球的物联网（IoT）设备铺平道路的。

云计算赋能互联世界

从可穿戴设备到联网厨房电器，联网设备可以说无处不在。 据估计，到2019年，全球物联网市场规模将超过1.7万亿美元，较2013年的4860亿美元增长逾两倍。

因此，云计算——许多智能设备连接到互联网来运作的过程——已经成为一种越来越主流的趋势。

云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器网络（俗称“云”）存储和处理数据（以及其他的计算任务）。

例如，你可以选择使用苹果的iCloud云服务来备份你的智能手机，然后你可以通过另一个联网设备（比如你的台式电脑）检索智能手机里的数据，方法是登录你的账户连接到云。 你的信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。

这只是众多云计算用例之一。 另一个例子是通过Web端或移动浏览器来访问各种完整的应用程序。 由于云计算越来越受欢迎，它吸引了亚马逊谷歌、微软和IBM等大型科技公司入局。 据私有云管理公司RightScale于2018年进行的一项调查显示，在主要的公共云提供商当中，亚马逊AWS和微软Azure分列第一和第二。

图示：越来越多的企业在公共云上运行应用程序

但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。 边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供解决方案。

向边缘计算的转变

在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。

近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。

最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。 在某些情况下，这种数据的往返传输能够——也应该——避免。

由此，边缘计算应运而生。

根据CBInsights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。 虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。

边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。

市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。

例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。 在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。 当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟——就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。

边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。

换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”

说回我们的火车场景：传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。 例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。

在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。 而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中央云。

图示：云计算、雾计算与边缘计算

因此，要记住的是，虽然边缘计算给云计算带来补充，并且与雾计算一起非常紧密地运作，但它绝不是二者的替代者。

边缘计算的优势

虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：

·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。 因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。

削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。

例如，如果一家公司使用中央云来存储它的数据，云一旦宕机，那么数据将无法访问，直至问题得到修复——公司可能因而蒙受严重的业务损失。

2016年，Salesforce网站的北美14站点（又名NA14）宕机超过24个小时。 客户无法访问用户数据，从号码到电子邮件等等，业务运营遭受严重的破坏。

此后，Salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的AWS上，但是这次宕机事件凸显了仅仅依赖云的一大弊病。

减少对云的依赖也意味着某些设备可以稳定地离线运行。 这在互联网连接受限的地区尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏网络服务的特定地区，还是油田等通常无法访问的偏远地区。

边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。 随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。

欧盟（EU）最近实施的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一例。 该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。

由于边缘设备能够在收集和本地处理数据，数据不必传输到云端。 因此，敏感信息不需要经由网络，这样要是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。

边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。 它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。 这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。

边缘计算发展现状

今天，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段。 但随着越来越多的设备连网，它似乎备受关注。

主宰云计算市场的那些公司（亚马逊、谷歌和微软）正在成为边缘计算领域的领先者。

去年，亚马逊携AWSGreengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。 该服务将AWS扩展到设备上，这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”。

微软在这一领域也有一些大动作。 该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。

微软发布了它的AzureIoTEdge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。 该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。

谷歌也不甘示弱。 它在本月早些时候宣布了两款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。 它们分别是硬件芯片EdgeTPU和软件堆栈CloudIoTEdge。

谷歌表示，“CloudIoTEdge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”

然而，有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。

随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。

在接下来的四年里，惠普企业将在边缘计算领域投资40亿美元。 该公司的EdgelineConvergedEdgeSystems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。

它的系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。

在新兴的边缘计算领域，其他主要的竞争者包括ScaleComputing、Vertiv、华为、富士通和诺基亚等。

人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了JetsonTX2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。 它的前身是JetsonTX1，它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。

许多著名的公司也在投资布局边缘计算，包括通用电气、英特尔、戴尔、IBM、思科、惠普企业、微软、SAPSE和ATT。

例如，在私募市场上，戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的Foghorn公司。 戴尔还参与了物联网边缘平台IOTech的种子轮融资。

上面提到的许多公司，包括思科、戴尔和微软，也已经联合起来组成了OpenFog联盟。 该组织的目标是标准化这项技术的应用。

边缘计算在各行各业的应用

随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。

随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。

我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。

“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决全球范围的一些重大挑战。”——微软首席技术官凯文·斯科特（KevinScott）

从自动驾驶汽车到农业，以下几个行业将会从边缘计算的潜力中获益。

交通运输

边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。

自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。

如前所述，这些自动驾驶汽车可以利用边缘计算，通过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽可能地减少系统在驾驶过程中的响应时间。 虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势，但公司们正在未雨绸缪。

今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC）宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。

“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。 汽车行业将很快达到一个临界点，届时汽车所产生的数据量将超过现有的云、计算和通信基础设施资源。 ”——AECC主席兼总裁村田兼一（KenichiMurata）

该联盟的成员包括DENSOCorporation、丰田汽车、ATT、爱立信、英特尔等公司。

不过，不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并需要实时处理。 飞机、火车和其他的交通工具也是如此——不管它们有没有人类驾驶。

例如，飞机制造商庞巴迪（Bombardier）的C系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。 在12小时的飞行中，飞机产生了多达844TB的数据。 边缘计算支持对数据进行实时处理，因此该公司能够主动处理引擎问题。

医疗保健

如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。

但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。

一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。 然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。

但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。

不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。

医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。 医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。 这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。

如前所述，本地化数据处理意味着大范围的云端或网络故障不会影响业务运转。 即使云操作中断，这些医院的传感器也能独立地正常运行。

制造业

智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。

由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。 这可能包括在机器过热之前将其关闭。

一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。 边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。

如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。 这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。

如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。

边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。

最终目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。

农业和智能农场

边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中，可能存在带宽和网络连接方面的问题。

现在，想要改善网络连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资；而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。

智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备（比如过热的泵）减缓运转或者关闭。

能源和电网控制

边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。

例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。 如果出现异常情况——比如油管过热——却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。

边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。 通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。

其他行业领域的应用

其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。 这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。

零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。 如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。

此外，很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。 借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。

总结

从可穿戴设备到汽车再到机器人，物联网设备正呈现出越来越强劲的发展势头。

随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。 虽然中央云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的首选，但这两种方案都存在局限性。 边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还很难预料其未来的发展。

设备能力方面的挑战——包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力——可能会出现。 能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。

即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。

有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。

原文链接：试验？

mec是边缘计算技术（MobileEdgeComputing），mec是试验是将mec的平台流量疏导、计费等原生的特性和5G云功能结合所做的测试，是5G技术第二阶段试验的重点内容。

mec是支撑运营商进行5G网络转型的关键技术，以满足高清视频、VR/AR、工业互联网、车联网等业务发展需求。 伴随着5G核心网SBA构架的形成和云计算的快速发展，形成了现在的边缘计算的技术形态。 通过mec在全国重点城市的全面部署，以实现5G能够崭露锋芒。

边缘算力啥意思？

边缘计算指以网络的“边缘”为界的算法，比如在智能网关和摄像机内部进行计算。 不过将这些设备收集的全部数据进行存储或是用于计算并不现实，其中的干扰信息或者冗余信息太多，倘若处理不当还会使处理效果适得其反。

以海普森林防火监控系统为例。 通过内置的烟火识别处理器传输tb级的视频数据，但其中真正有价值的数据只是那些引起怀疑或非法活动的几兆字节，而边缘计算就能很好的处理感兴趣的目标数据。

另外，与云计算相比，边缘计算还可以减少对网络流量的阻塞，为更多关键任务的执行“留有余地”。

【主流英伟达显卡品牌推荐与简略分析】

在选择显卡品牌时，要避免根据偶然购买的瑕疵品对品牌做出不公正的评价。 商品瑕疵在所难免，关键在于商家是否愿意提供换货服务。 以苹果 iPhone X 为例，屏幕出现红线绿线，这并不意味着苹果产品整体质量差，只是一次偶然事件。 因此，评价品牌时，应从产品整体质量和市场表现出发。 在对比品牌时，应当聚焦于同一价位的平均表现，而非单一型号的性能对比。 例如，华硕、技嘉、微星在高端市场表现优秀，七彩虹、索泰、影驰在中端市场受到好评，铭瑄、昂达属于性价比较高的品牌。 不过，不同品牌在不同价位和定位上的表现会有所差异。 以下为推荐品牌列表：一线品牌：华硕、技嘉、微星（国外环境为 EVGA）二线品牌：七彩虹、索泰、影驰、耕升（国内环境）三线品牌：铭瑄、昂达四线品牌：铭影、精影（无授权）华硕：作为业界标杆，产品质量和做工值得信赖，但品牌溢价较高。 普通用户可能难以承受其价格，推荐程度为★★★☆☆。 微星：与三星手机类似，虽然价格偏高，但性价比较高。 用料优良，做工精湛，推荐程度为★★★★★。 技嘉：作为一线大厂，产品品质良好，但与华硕、微星相比，性价比稍逊，推荐程度为★★★☆☆。 七彩虹：二线品牌中的性价比之选，价格合理，用料丰富，推荐程度为★★★★★。 索泰：以堆料著称，价格适中，推荐程度为★★★★☆。 映众：散热表现优秀，但做工略显粗糙，推荐程度为★★★☆☆。 耕升、影驰：旗舰型号表现优秀，中低端产品线也令人满意，推荐程度为★★★☆☆。 昂达、铭瑄：作为最后选择的品牌，性能虽非顶尖，但核心来源正规，推荐程度为★★☆☆☆。 肥猫家：通过特殊途径获取核心，产品核心无误，但价格优势不明显，推荐程度为★☆☆☆☆。 铭影、精影、磐雷：推荐程度为☆☆☆☆☆，原因在于这些品牌无正规核心，稳定性存在疑问。

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