得益于3C產(chǎn)業(yè)（計(jì)算機(jī)、通信和消費(fèi)電子）在近些年的突飛猛進(jìn)，越來越多知名品牌沉浮在電子圈，整條產(chǎn)業(yè)鏈惠及的人群不僅是電子相關(guān)從業(yè)者，亦是尋常百姓，而追求更高層次的“發(fā)燒玩家”也有他們的“奢侈品”……

計(jì)算機(jī)在手機(jī)平板等移動(dòng)終端稱霸舞臺前，幾乎可以成為人類“吃飯”、“睡覺”外另外一大需求，當(dāng)然現(xiàn)今移動(dòng)端仍然是無法替代其在辦公和游戲性上驕人的成績。

從Intel1971年推出世界第一款處理器4004開始，我們的計(jì)算機(jī)從奔騰時(shí)代的“等燈等燈”，一路從i3通向i9，得益于迅捷如風(fēng)的處理速度，才能讓我們見到如今的精彩“視界”。

在各種“極品裝備”加持下，一臺“像樣”的電腦價(jià)格上也非比尋常。而購買的人數(shù)也并不是“少數(shù)派”，對于計(jì)算機(jī)性能要求越來越高的“頭號玩家”也日益增加。其實(shí)，3C制造仍有很多空間……

圖來源：中關(guān)村在線

“頭號玩家”出行就更加有講究了……手持華為Mate20RS保時(shí)捷手機(jī)，頭頂價(jià)值50萬的金光耀世耳機(jī)“聽個(gè)響”，一抬手價(jià)值一萬三的智能手表“踩個(gè)點(diǎn)”……一身“身價(jià)”超百萬都不是夢……

圖來源：京東

隨著這些拉風(fēng) “奢侈品”越來越多，才驚覺自己的錢包越來越不夠用了……

當(dāng)然，這并不是抖機(jī)靈，正因有市場才會(huì)有需求。其實(shí)3C制造業(yè)的現(xiàn)在與過去的工業(yè)舊時(shí)代是一樣的，都是極具市場效應(yīng)的。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，智能制造業(yè)大約是一個(gè)價(jià)值超6000億美元的行業(yè)。而可穿戴設(shè)備、智能揚(yáng)聲器和機(jī)器人等新技術(shù)正在擴(kuò)大對 3C 制造的需求。

數(shù)據(jù)顯示，在中國廣州舉辦的 2018 年 3C 電子、制造和技術(shù)展覽會(huì)有 500 家企業(yè)參展，大約 30,000 觀眾前往參觀，充分說明了這一商業(yè)領(lǐng)域的規(guī)模。

以上所闡釋的智能手表、手機(jī)和電腦等消費(fèi)品具有響亮的品牌知名度。但這些深受消費(fèi)者喜愛的設(shè)備都是貼牌組裝的，又有多少人知道生產(chǎn)這些組裝零 部件的各家企業(yè)的名稱呢？

據(jù)了解，一個(gè)設(shè)備可能包含 50 多個(gè)組件，而各個(gè)組件分別由不同的企業(yè)設(shè)計(jì) 和制造。這些制造商必須為這些名牌電子企業(yè)提供大量無瑕疵的精密組件。

3C 產(chǎn)業(yè)（計(jì)算機(jī)、通信和消費(fèi)電子）競爭激烈。供應(yīng)商面臨著降低成本，提高生產(chǎn)力和提高質(zhì)量的壓力，同時(shí)還要按照客戶（即設(shè)備制造商）制定的時(shí)間表準(zhǔn)時(shí)生產(chǎn)。

那么怎樣才能解決這些壓力呢？

在AIoT同步高速發(fā)展下，工業(yè)4.0一時(shí)成為智能制造業(yè)的“眾矢之的”。而工業(yè)4.0所主推的技術(shù)非邊緣計(jì)算與云端莫屬。

1、數(shù)據(jù)必須有承接的載體

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年，全球生產(chǎn)的全部閃存容量為 0.25 ZettaBytes。而2019年全球預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)總量 40 ZettaBytes。

據(jù)IDC預(yù)測，2025年全球數(shù)據(jù)將有 175 ZettaBytes 的總量。如此驚人而又龐大的數(shù)據(jù)量，半導(dǎo)體存儲器將具有極大的市場。

如此龐大量的數(shù)據(jù)必須要有承接的載體，才能真正發(fā)揮其真正的作用，云端的作用不言而喻。

據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2018年下半年，中國IaaS市場同比增長88.4%，再創(chuàng)新高，PaaS增速更高達(dá)124.3%；2019年，公有云IaaS市場仍有望保持80%以上的高速增長。

圖來源：ZLG立功科技-致遠(yuǎn)電子

2、消除延遲才是“真實(shí)數(shù)據(jù)”

得益于工業(yè)4.0的春風(fēng)，制造工廠可獲取的數(shù)據(jù)量有了顯著的提升，使制造商大大提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)率。然而，雖然手握數(shù)據(jù)，但如若不能正確使用和優(yōu)化也將會(huì)是一種損失。

而邊緣計(jì)算正是解決了數(shù)據(jù)的延遲問題，優(yōu)化了數(shù)據(jù)的使用。在邊緣端，依托人工智能技術(shù)監(jiān)控、分析、預(yù)測、處理數(shù)據(jù)，依托此項(xiàng)技術(shù)，數(shù)據(jù)將成為實(shí)時(shí)同步的“真實(shí)數(shù)據(jù)”，邊緣計(jì)算為需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和快速系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的高速/高需求應(yīng)用程序提供了理想的解決方案。

不僅如此，這種技術(shù)還可以提高數(shù)據(jù)流效率、降低網(wǎng)絡(luò)帶寬要求、實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)、增加系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間。

圖來源：Intel

僅此而已嗎？

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