随着人工智能的发展，不是把数据交给算法，而是算法去处理数据，从而实现一个全新的洞察力水平。 如今，人工智能 (AI) 无处不在，使组织能够预测系统中断的可能性，推动自动驾驶汽车，并为聊天机器人或虚拟助手提供语言功能。 这些类型的人工智能用例主要依赖于集中式、基于云的人工智能，其中存储着大量的训练数据集。 然而，人们越来越倾向于让人工智能更接近源头或更接近边缘。 边缘计算在世界范围内部署了一系列网络和设备，并且数据在更接近数据生成的地方进行处理，在人工智能的支持下变得可操作。由于物联网 (IoT) 积累的海量数据，从源头就非常需要这种类型的智能。 物联网设备(例如传感器、设备或可穿戴设备)通过互联网收集和交换数据，并且通常嵌入到其他物联网设备中以提供通信网络。 例如，仓库员工佩戴的物联网设备可以在跌倒时通知管理层，并向 911 发出警报。冰箱上的物联网设备可以在牛奶不足时提醒房主，或者在搅拌器需要维护时向生物技术科学家发出信号。在这些和其他场景中，边缘人工智能在利用所有数据来开发可行的见解、采取纠正措施或提供安全方面发挥着重要作用。 边缘人工智能允许在靠近实际收集数据的地方进行计算，而不是在集中式云计算设施或异地数据中心进行计算。 当紧迫性和时机至关重要时，边缘人工智能会挑战云的能力。 例如，在自动驾驶汽车中，数据是实时捕获的，但汽车却以每小时 65 英里的速度行驶。 没有时间将数据发送到云端然后返回决策。 必须立即做出决定。边缘优势比比皆是考虑以下一些主要好处：实时决策：边缘人工智能可以帮助设备做出关键决策，而不会产生与基于云的处理相关的延迟。 例如，自动驾驶汽车可以对不断变化的路况做出快速反应，确保乘客安全。隐私和安全：边缘计算还提供安全优势。 从位置传输到云的数据可以在位置之间被黑客攻击，但是当数据在边缘本地处理时，数据不需要通过网络移动。 这在视频监控摄像头等用户隐私至关重要的应用中尤其重要。有限连接：在偏远地区或互联网连接不可靠的地方，边缘人工智能可以独立运行，提供不间断的服务。 这对于农业地区是有益的，配备边缘人工智能的无人机可以监控连接有限的地区的农作物和牲畜。降低成本：边缘人工智能减少了对大规模且昂贵的云基础设施的需求。 企业可以节省数据传输成本并立即访问数据，从而提高效率。可扩展性：边缘人工智能具有高度可扩展性，允许将其他设备轻松添加到边缘计算网络，而不会导致中央云服务器过载。可靠性：通过将人工智能分布在多个设备或节点上，边缘人工智能更具弹性。 即使一台设备发生故障，其他设备也可以继续独立运行，从而降低系统范围内发生故障的风险。安全性：除了上述可穿戴物联网设备的安全优势之外，边缘人工智能还避免了分析师手动收集数据的人身安全隐患。 例如，有人被派去分析受自然灾害影响的建筑物的结构完整性。 当检查过程自主完成时，他们能够在世界另一端办公室的安全范围内实时分析数据。生活在边缘的挑战尽管将人工智能扩展到边缘有很多好处，但它也并非没有局限性。 其中一项挑战是其有限的计算资源。 与数据中心相比，边缘设备的计算能力有限。 这可能会对需要在其上运行的人工智能模型的复杂性造成限制。此外，边缘设备通常由电池供电，而人工智能模型通常需要大量电量，并且会很快耗尽电池寿命。 然而，研究人员正在开发针对边缘设备优化的轻量级人工智能模型和算法。 这些模型在准确性和资源消耗之间取得了平衡，使边缘人工智能更加可行。另一个挑战是，虽然边缘人工智能降低了数据泄露的风险，但它可能会引起本地层面的数据隐私问题，并被视为侵入性的。尽管面临挑战，边缘人工智能仍有望实现显着增长和创新。 事实上，根据 Future Market Insights (FMI) 的数据，边缘人工智能市场预计在 2022 年至 2023 年期间将以 20.8% 的复合年增长率扩张。最新一代无线网络连接 5G 网络的推出将有助于边缘人工智能的兴起，为边缘设备提供更快、更可靠的连接。 此类用例之一是仓库或工业环境，这些环境通常依赖 Wi-Fi。他们现在能够建立一个专用的本地5G网络，连接分布在整个站点的许多设备和物联网传感器。边缘人工智能为数据收集和分析方式提供了另一种选择。 其减少的延迟、数据隐私和成本效率使许多行业的智能达到了新的水平。 不是把数据交给算法，而是算法去处理数据，从而实现一个全新的洞察力。转载自：cid:link_0

经常碰到在录视频时想拍几张照片，但是必须得停止录像。是否可以在手机摄像时，同时增加照相功能，这个应该比较简单吧。

大会介绍：5月27日-28日，GOTC 全球开源技术峰会（（Global Open-source Technology Conference）在上海张江科学会堂成功举办。 GOTC是由上海浦东软件园、开放原子开源基金会、Linux 基金会亚太区和开源中国联合发起的，面向全球开发者的一场盛大开源技术盛宴。 本届大会以“Open Source, Into the Future”为主题，国际开源大咖、专家学者和产业代表齐聚一堂，超 1500 人现场参会， 540 万+人次线上直播观看，全网曝光量达3 亿+( 数据来源：CNCF），共同探讨开源未来，助力开源发展。议题分享：基于Karmada的大规模多云容器平台实践，使能应用跨集群弹性伸缩讲师介绍：携程资深云原生研发工程师李静雪议题简介：携程资深云原生研发工程师李静雪分享了携程基于Karmada的多集群HPA探索与实践。Karmada 是CNCF首个多云多集群容器编排项目。结合了华为云多云容器平台MCP以及Kubernetes Federation核心实践， Karmada提供了包括Kubernetes原生API支持、多层级高可用部署、多集群自动故障迁移、多集群应用自动伸缩、多集群服务发现、多调度组及自定义调度器等关键特性，并且提供原生Kubernetes平滑演进路径，让用户像使用单个集群一样轻松管理跨云多集群，让基于Karmada的多云方案无缝融入云原生技术生态。点击视频观看本次分享精彩回放，添加小助手微信k8s2222回复Karmada，进入技术交流群video

atlas200dk，跑官方yolov4样例，acl和pillpw，constant都安装完成，环境变量正常配置，acl-help没问题，跑到时候报错AttributeError: module 'acl' has no attribute 'rt'是否由于acl_until现在改名为acllite，许多内部接口命名变了，还是什么原因

本文主要介绍说明XQ6657Z35-EVM评估板Cameralink回环例程的功能、使用步骤以及各个例程的运行效果。（基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6657双核C66x 定点/浮点DSP以及Xilinx Zynq-7000系列SoC处理器XC7Z035-2FFG676I设计的异构多核评估板，由核心板与评估底板组成。评估板CameraLink功能支持2路Base输入、或者2路Base输出、或者1路Full 输入或输出）ZYNQ7035 PL Cameralink回环例程1.1.1 例程位置ZYNQ例程保存在资料盘中的Demo\ZYNQ\PL\base_cameralink_loop\prj文件夹下。1.1.2 功能简介Cameralink回环例程将J3、J4当作两个独立的Base Cameralink接口使用，一个接收，另一个发送。Cameralink接收端，利用Xilinx ISERDESE2原语进行串/并转换，将LVDS串行数据转换成28bit的cameralink并行数据。解串后的并行数据通过ila进行在线分析和查看，并实时检测并行数据是否有误码。Cameralink发送端，利用Xilinx OSERDESE2原语进行并/串转换，将本地28bit cameralink并行数据串行化为LVDS数据发送出去。1.1.3 Cameralink接口时序说明1.1.3.1 Cameralink三种配置模式Base模式：只需一根Cameralink线缆；4对差分数据、1对差分时钟；Medium模式：需要两根Cameralink线缆；8对差分数据、2对差分时钟；Full模式：需要两根Cameralink线缆；12对差分数据、3对差分时钟。各种模式下，统一都包含一组控制口和一组串口。控制口有4根信号，用于图像采集端对相机的IO控制；串口用于图像采集端对相机参数的配置。1.1.3.2 单路差分数据与时钟之间时序关系单路Cameralink差分数据与随路的差分像素时钟之间的时序关系如下图所示：一个时钟周期内传输7bits串行数据，首先传输串行数据的最高位，最后传输串行数据的最低位。7bits数据起始于像素时钟高电平的中间位置，即数据的最高位在Clock高电平的中间时刻开始传输。Clock高电平时间比Clock低电平时间多一个bit位。1.1.3.3 通道传输数据与图像数据映射关系1路差分数据通道上，一个Clock像素时钟周期传输7bits串行数据，那么4路差分数据通道总共就是4*7bits=28bits，我们称这28bits数据为并行数据，为了方便描述，这28bits数据记为TX/RX27~0。Cameralink Base模式下，这28bits数据与图像行/场同步/数据有效标记、图像数据的映射关系如下图所示：TX/RX24映射为行同步标记LVAL，TX/RX25映射为场同步标记FVAL，TX/RX26映射为图像数据有效标记DVAL，TX/RX23未使用，其余位对应图像数据。1.1.3.4 28位并行数据与4路差分数据传输通道之间的映射关系上述28位并行数据是如何通过4路差分数据传输通道进行传输的呢？28位并行数据映射到4路差分数据传输通道各个时刻点的位置关系如下图所示：1.1.4 管脚约束ZYNQ PL工程管脚约束如下图所示：1.1.5 例程使用1.1.5.1 连接Cameralink线缆使用Cameralink线缆将J3、J4两个接口连接在一起：1.1.5.2 加载运行ZYNQ程序1.1.5.2.1 打开Vivado工程打开Vivado示例工程：工程打开后界面如下图所示：1.1.5.2.2 下载ZYNQ PL程序下载bit流文件base_cameralink_loop.bit，并且配套base_cameralink_loop.ltx调试文件，如下图下载界面所示：1.1.5.3 运行结果说明ZYNQ PL端提供的ILA调试窗口，可以实时抓取采集Cameralink并行信号以及错误检测信号的时序波形。hw_ila_1调试界面抓取Cameralink并行发送数据，是一个28bits的累加数：hw_ila_2调试界面抓取Cameralink并行接收数据、接收误码统计以及接收误码实时标识信号，如下图所示：cameralink_rx_err_num显示有数值，则说明Cameralink接收过程中存在误码。可能在开始通信初始化期间存在误码现象，导致cameralink_rx_err_num误码统计累加。待程序下载完毕后，如果Cameralink通信正常的话，cameralink_rx_err_num误码统计应该不会再累加。如果cameralink_rx_err_num误码统计继续不断累加，则通过触发camera_rx_error信号可以捕捉到误码具体发生时刻。1.1.5.4  退出实验Vivado调试界面Hardware Manager窗口，右键单击localhost(1)，在弹出的菜单中点击Close Server，断开ZYNQ JTAG仿真器与板卡的连接：最后，关闭板卡电源，结束。

 Web3.0 ——“去中心化模式” 而Web3 是关于夺回一些权力。也是有史以来，第一次把经济系统内嵌到了互联网里。Web3.0的定义范围比较广。  随着人工智能的逐渐应用，一些新的互联网商业模式正在兴起，比如每当我们在阅读新闻时，网站的算法会根据我们之前的文章偏好，自动给推荐类似的文章，每次在网上购物，也会推荐更有倾向购买的物品。  这意味着网站可以通过用户的行为，开始学习和分析，变得更加智能，所以，一些互联网从业者便把 Web3.0 定义为“更智能的互联网”。Web3.0 是 Web2.0 的优化，大致地将 Web 3.0 贴上这么 4 个标签：  1、统一身份认证系统  2、数据确权与授权  3、隐私保护与抗审查  4、去中心化运行  Web 3.0 将带来透明、可信的互联网经济模式 因为用户已经免费使用了几十年的互联网内容，大家对于将个人数据通过《用户协议》和《隐私协议》的方式免费给网站、服务商使用的方法并不反感，甚至认为这是理所当然的事情。但我们忽略了，企业使用用户的数据赚到的钱，并不会返回给用户，在收入覆盖运营成本之后剩下的利润，用户无权获得。很多人觉得这理所当然，但这不公平。  无论是 Web 1.0 还是 Web 2.0，因为运营服务的中心化总是或多或少地带来透明度和信任的问题。这一问题可以通过数据权益通证化、数据确权与授权的区块链技术应用来得到解决。用户在 Web 3 的世界里产生的数据归用户所有，在没有得到用户的授权确认之前，使用者无权使用。同时由数据使用而产生的收益，用户也有可能通过数字加密货币行业的通证经济分一杯羹。  通证经济、数字资产的出现，也让用户得到了参与 Web 3.0 开发公司运行的机会，他们可以参与投票、参与分红，实现开发者与使用者的良性互动。用户既是使用者，又是维护者。  

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探索，边缘新未来2022年11月16日-17日第一届云原生边缘计算学术研讨会 The 1st KubeEdge Academic Workshop 2022议程揭晓！CNCF KubeEdge 社区将于2022年11月16日-17日举办第一届云原生边缘计算学术研讨会 The 1st KubeEdge Academic Workshop 2022 (KEAW'22)。本次研讨会聚合学界领军专家和技术爱好者，汇集边缘计算学术研究及实践案例，旨在进一步帮助更多云原生边缘计算开发者、用户了解边缘计算最新技术突破与未来挑战，洞察边缘计算前沿技术及趋势，开拓行业发展新机遇! 作为业界首个云原生边缘计算开源项目，KubeEdge自开源以来受到了产业界和学术界广泛的关注和支持，吸引了全球来自30+国家的70+贡献组织及16万+开发者，在Google Scholar中，KubeEdge相关学术论文已超过400篇。本届会议也将聚焦边缘计算技术研究和产业转化，携手共建边缘计算生态。CNCF KubeEdge 社区邀您一起见证云原生边缘计算技术突破与多场景创新，欢迎全球边缘计算技术爱好者线上与会！回复研讨会 进入研讨会交流群填写报名表 赢取社区周边

1、设备为mdc300f2、版本为：mdc@mdchost:~$ swmc -t 1slotId：100main planeWhole version:MDC300 1.0.106-TVersion status:OKComponent version:Running Module PackageType Versionssd FIRMWARE TDU56IHost OS 1.0.106.2tHost FIRMWARE 1.0.11ISP FIRMWARE 1.15.2CPLD2 FIRMWARE 106MCU FIRMWARE 1.0.106.2Mini0 FIRMWARE 1.76.22.90220Mini1 FIRMWARE 1.76.22.90220Mini2 FIRMWARE 1.76.22.90220Mini3 FIRMWARE 1.76.22.90220Backup Module PackageType VersionHost OS 1.0.106.2Host FIRMWARE 1.0.11ISP FIRMWARE 1.15.2MCU FIRMWARE 1.0.106.2Mini0 FIRMWARE 1.76.22.90220Mini1 FIRMWARE 1.76.22.90220Mini2 FIRMWARE 1.76.22.90220Mini3 FIRMWARE 1.76.22.902203、摄像头配置文件为：{"slotId": "C1","cameraModule": "iray_m3","fps": 50,"res": {"width": 384, "height": 288},"dstNode": "MINI_2","instanceId": 1}4、可视化结果：5、使用MCDtools查看相关信息：其中1和79为红外，2和75为森云可见光。可见光fps设置为30，正常。红外fps设设置的50，这里只有30。如果设置为30，则只有19左右。配置流程按照说明文档操作，B1口的森云摄像头使用正常，iray摄像头也是按流程配置，并且验证过摄像头正常使用。请问这个问题该怎么解决？或者艾瑞M3该如何适配。

浅析智能化指挥信息系统发展人工智能技术与咨询来源：中国军网智能化战争时代序幕已经拉开，具有智能化特征的指挥信息系统将成为未来智能化作战指挥的“中枢神经”，是智能化作战指挥控制的支撑手段。加快智能化指挥信息系统建设是军事智能化发展的内在要求，只有明晰智能化指挥信息系统发展要义，抓住智能化指挥信息系统研发要点，探索智能化指挥信息系统发展要津，才能更好地推动智能化指挥信息系统建设发展进程，赢得未来智能化作战制胜先机。明晰智能化指挥信息系统发展要义智能化指挥信息系统是战争形态向信息化智能化战争发展的必然选择，是科技革命发展的必然结果，也是军事智能化发展的时代诉求。明晰智能化指挥信息系统发展要义，有助于把脉智能化指挥信息系统建设方向，确立系统发展长远目标。1助推战争形态智能化演进未来智能化作战，战场形势瞬息万变、战场环境复杂严酷，要想在战场上取得主动，“制智权”成为新的制高点，而智能化指挥信息系统无疑是未来作战指挥和行动的重要支撑手段，其智能化发展可助推战争形态向智能化演变，是智能化作战赢得先机、谋求胜利的重要依托。2支撑作战理念智能化创新未来智能化作战，需要与之相适应的作战指挥理念，而智能化指挥信息系统是作战指挥理念实践运用的重要依托，是智能化作战指挥理念创新、发展的土壤。如人机混合指挥编组、数据驱动指挥活动、开放发展指挥模式、智能聚力指挥过程等智能化作战指挥新理念，都离不开智能化指挥信息系统的支撑，智能化指挥信息系统将作为人脑的外延，突破人体生理极限，实现作战指挥艺术和智能技术的有机融合。3促进作战方式智能化转变人工智能技术在军事领域的广泛应用，使得作战制胜机理发生重大变化，智能超越火力、信息力，成为决定战争胜负的首要因素。智能化指挥信息系统建设发展将促进作战方式向智能化转变，使得作战方法从信息时代的“作战网络＋精确制导武器”向智能时代的“智能物联网＋有人/无人作战平台”转变、基本作战样式相应地从“网络中心战”向“认知中心战”演进。抓住智能化指挥信息系统研发要点指挥信息系统是信息化战争时代的产物，随着军事智能化的快速发展、智能化作战制胜机理的研究和实践运用，指挥信息系统智能化升级建设迫在眉睫。应突出功能研发要点，打造全新智能化指挥信息系统。1“超脑化”辅助决策未来智能化作战，战场信息数据量巨大且复杂多变，指挥员在指挥过程中易陷入“信息海洋”而导致信息迷茫，影响指挥决策。随着智能辅助决策技术和“云端大脑”“数字参谋”的出现，以“人脑+人工智能”协作为基本方式的新决策模式正悄然形成。智能化指挥信息系统将突破人类智力极限，作为人脑的外延，辅助指挥员工作，使战争决策由单纯的人脑决策发展为“人脑+人工智能”的超脑化指挥决策。2“智联化”网络通联未来智能化作战将使用大量智能化指挥控制平台和智能化武器平台，而连接指挥控制平台和武器平台的必然是智能化的信息通信系统。如同人体的神经和血管，智能化的信息通信系统在智能化作战中起着链接和润滑作用。因此，要建立全维度覆盖、不间断的智能化信息网络，支撑智能化装备的联通和控制，形成网络结构智能优化、网络抗毁智能重组以及智能抗干扰能力，以确保平台间智能化的协同作战，发挥最佳的整体作战效能。3“无人化”自主协同近期世界局部冲突中，无人机大量运用并起到决定战争走向的重要作用，引起了各方的广泛关注。无人化武器装备是智能化作战的物质基础，并依此形成了颠覆式作战样式，如侵入式独狼作战、有人/无人协同体系破击作战、无人系统编队独立作战、无人机蜂群集群作战等。无人作战虽是由人主导，并在后台赋予机器一定程度的自主行动权限，从而实现机器在一线无人作战行动。然而无人作战战场瞬息万变，人机协同被破坏将会成为常态，无人智能化装备平台指控系统必须更加智慧，要能根据作战目的进行自主协同作战。探索智能化指挥信息系统发展要津智能化指挥信息系统发展不单单是技术的革新，更需要进一步解放思想、更新理念。推进智能化指挥信息系统发展，要改变传统添硬件、建大“网”、收集存储各类数据的思路，突破固有层级设定，打造开放式、服务型系统，瞄准智能化作战指挥与行动需要，探索研究智能化指挥信息系统发展要津。1创新理念创新理念。坚持以创新的思维理念为指引，借鉴军事强国智能化指挥信息系统发展思路，结合实际需求，探索具有自身特色的发展道路。要打破传统“树烟囱”做法，坚持指挥信息系统顶层设计和整体规划，统一接口、协议和标准，形成开放式、可持续发展的系统架构布局；坚持研建用相结合的系统研发思路，制定近期、中期、长期不同阶段发展策略，规范系统建设发展方向；坚持迭代升级、优化完善策略，不断提升指挥控制、情报侦察、通信、信息对抗和综合保障等各分系统智能化水平，确保智能化指挥信息系统持续健康发展。2聚力关键聚力智能化指挥信息系统关键能力建设，是智能化作战以智聚优、以智制胜的重要依托，是智能化作战获取“制胜权”的关键。算法、算力、数据既是人工智能发展的内在动力和支撑，也是智能化指挥信息系统的核心能力要求和优势。智能化指挥信息系统发展要坚持算法创新研究，提高系统认知优势、速度优势和决策优势；加快量子计算机等为代表的下一代计算机研发，为智能化指挥信息系统提供更强的算力支持；深度挖掘海量作战数据资源中更深层次、更广维度信息价值，谋求制胜先机。3集智攻关智能化指挥信息系统建设发展是军事智能化的主要工程之一，是一个多领域、多学科交叉，多部门、多单位参与的大融合大联动的攻坚工程。智能化指挥信息系统建设发展要坚持群策群力、集智攻关、开拓创新的精神，瞄准传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件、大数据、人工智能、区块链等战略性前瞻领域，坚持高新技术推动、智能化作战需求拉动，开展多领域、多层次、多形式深度研究交流，不断突破创新、迭代升级，使智能化指挥信息系统功能更加完善、更加智慧。4协作发展深入推动智能化指挥信息系统建设发展，必须充分吸纳地方先进技术成果，融入世界人工智能创新发展的时代洪流。当前，世界人工智能技术蓬勃发展，积蓄了强大发展动能和技术优势，人工智能技术应用通用性强，技术成果转化应用前景广阔，是智能化指挥信息系统建设发展的重要实现途径。要研究制定通用技术标准，拆壁垒、破坚冰、畅通军地合作，实现技术成果共享联动。要通过协作培养塑造新型军事人才，使其不断适应智能化条件下各类岗位需求，充分发挥智能化指挥信息系统效能。转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/67rCp0lAhT0PvqsfE4ZJmQ

有没有大佬帮忙讲解一下，跪谢！

【云直播】边云协同解决方案时间：2020年11月27日 （周五）15:00~17:00 直播报名：https://bbs.huaweicloud.com/signup/21185f94018646bd9b6500fdaffc5c8c在当前“品质决定一切”的市场态势下，是否将产品质量作为底线？你是否有高效的产品质检诉求？你是否有防范化解重大安全风险的需求？随着视频分析技术被广泛应用到应急管理工作中，您是否对这一技术感到困惑？华为云将携手两位资深大咖齐聚一堂为您分享边缘智能质检，边缘视频分析解决方案，为您呈现云上训练，边缘推理，模型实时管理的边云方案。打造数字驱动、让AI引领的产品质检新生态！解决应急场站中的安全隐患！华为云为您请到了芯峰科技研发总监钟宇，远舢智能科技售前总监关键为您分享！【看直播，赢大奖】一重惊喜：邀請 1 名好友ZHU力即可获得入群资格,GET直播 PPT，华为云精美周边等抽奖机会。二重惊喜：排行榜第三名且邀請人数≧30 名即可获得价值 200 元的华为音箱。三重惊喜：排行榜第二名且邀請人数≧30 名即可获得价值 400 元的华为体脂称。四重惊喜：排行榜第一名且邀請人数≧30 名即可获得价值 1000 元的华为运动手环。锦鲤奖：邀請人数≧30 名好友，即可获得50元京东卡一张（仅限前 100 名）还等什么，赶紧扫码入群，看直播，中大奖！！！

近日，华为云发布了智能边缘市场2.0，包括边缘应用中心和边缘硬件中心两大模块。华为云智能边缘市场2.0是在智能边缘平台IEF基础上构建的开发者、边缘硬件提供商、ISV以及系统集成商的生态社区，提供边缘应用（如AI推理模型、IoT数据接入、消息中间件）、边缘硬件、边云协同解决方案案例等内容共享功能，为边缘应用开发商、解决方案集成商、企业及个人开发者等群体，提供安全、开放的边缘计算产业的共享环境，有效连接边缘计算开发生态链各参与方，加速边缘计算解决方案产品的开发与落地。 边缘应用中心：发布及订阅边缘应用众所周知，完整的边云协同解决方案在边缘会由许多独立功能组成，可能会包括不同的业务逻辑，比如:l  提供数据分析框架，如流计算、时序数据库等，在边缘进行数据清洗以及可视化处理；l  在边缘节点上执行高价值AI推理模型，例如图像识别、视频分析、文字识别；l  提供边缘消息总线，如MQTT Broker等；l  从使用OPC-UA、Modbus等特定协议的设备读取数据，满足工业设备的数据接入需求；对解决方案集成商来说，其对边缘应用的能力并不专业，同时也不想花时间自己编写这些功能，边缘应用中心的发布给解决方案集成商带来了福音！边缘应用开发商可以在边缘应用中心认证自己的账号并进行信用经营，开发商可以将自己的应用打包为Docker镜像并发布到市场，同时可以为自己的应用指定不同的发布权限与License控制并授权给指定用户使用，可以为其添加画像属性，方便买家用户快速定位目标。这些发布的应用将会经过质量认证，并针对安全漏洞进行扫描，保证其的稳定性和安全性。这样，解决方案集成商从边缘应用中心选择自己的需要的边缘应用，一键快速部署到边缘节点，可以让边缘计算生态系统中的解决方案集成商能快速构建端到端解决方案，及时响应市场需求，快速推进项目落地，把握住商业机会。智能边缘市场已上架多种边缘应用，如多种视频分析AI算法(人脸识别、热力图、入侵检测、人员徘徊等等)、边缘时序数据库、边缘流计算Flink、ROMA site、边缘区块链、Modbus连接器、OPC-UA连接器等等。另外，还将与EMQ等公司合作，未来提供更多的边缘中间件。边缘硬件中心：促成硬件提供商与解决方案集成商双赢边缘硬件中心的主要功能是硬件提供商可以发布与IEF兼容的硬件产品，边缘计算解决方案集成商可以在边缘硬件中心选择适合自己场景的边缘硬件。边缘硬件中心的硬件将覆盖服务器、工控机、工业网关、开发板等类型，硬件架构覆盖X86、ARM，可以满足大部分客户的诉求。边缘硬件中心将会给硬件提供商提供IEF兼容性测试的测试套，一键完成认证与上架。这样，无论对硬件提供商还是集成商都是双赢的局面。目前，华为云智能边缘平台IEF已成为边云协同解决方案的标准方案，并已经逐步在智慧园区、智能制造、物流、智慧城市、水利等场景进行大规模应用。未来，华为云还将发布边云协同解决方案案例模块，方便客户快速选择适合自己的方案，快速实现项目落地。参加2019华为开发者大赛边缘计算赛道，引爆无限可能 报名地址：https://developer.huaweicloud.com/competition/competitions/1000000102/introduction详情请访问智能边缘市场: https://console.huaweicloud.com/ief2.0/?region=cn-north-4#/app/edgeMarket/application/list