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1.英特尔志强D平台
随着5G网络等新技术的崛起，终端的数量以及生成、消费的数据量正以指数级别增长，依赖于云端的数据中心处理和分析数据可能会具有较高的时延，并占用大量的带宽。大量终端需要近距离的数据处理能力，并且还要兼顾成本、空间和能耗。全新推出的英特尔至强D-2100处理器可以完美符合这些要求，通过集成强大的Intel Skylake计算核心、I/O能力，以及独特的Intel QAT加速器和iWARP RDMA以太网控制器，它提供了数据中心级别的能力：强大的性能以及极高的可靠性。同时，英特尔至强D-2100的热设计功耗维持在100W以下，在性能、成本、空间、功耗上取得了平衡。在绝大多数边缘计算场景，志强D系列处理器都可适用，它提供的性能足以应付边缘AI和数据分析的工作。
2.华为发布面向边缘计算场景的AI芯片 昇 腾310
在HC2018上，华为正式发布全栈全场景AI解决方案。其中，昇腾310芯片是面向边缘计算场景的AI SoC。当前，最典型的几种边缘计算场景是安防、自动驾驶和智能制造。无论哪一种边缘计算场景，都对空间、功耗、算力提出了苛刻的条件。一颗昇腾310芯片可以实现高达16TOP/s的现场算力，支持同时识别包括人、车、障碍物、交通标识在内的200个不同的物体；一秒钟内可处理上千张图片。无论是在急速行驶的汽车上，还是在高速运转的生产线上，无论是复杂的科学研究，还是日常的教育活动，昇腾310都可以为各行各业提供触手可及的高效算力。昇腾系列AI芯片的另一个独特优势是采用了华为开创性的统一、可扩展的架构，即“达芬奇架构”，它实现了从低功耗到大算力场景的全覆盖。“达芬奇架构”能一次开发适用于所有场景的部署、迁移和协同，大大提升了软件开发的效率，加速AI在各行业的切实应用。
3.ARM的机器学习处理器
机器学习处理器是专门为移动和相邻市场推出的全新设计，性能为4.6TOP/s，能效为3TOPs/W。计算能力和内存的进一步优化大大提高了它们在不同网络中的性能。其架构包括用于执行卷积层的固定功能引擎以及用于执行非卷积层和实现选定原语和算子的可编程层引擎。网络控制单元管理网络的整体执行和网络的遍历，DMA负责将数据移入、移出主内存。板载内存可以对重量和特征图进行中央存储，减少流入外部存储器的流量，从而降低功耗。有了固定功能和可编程引擎，机器学习处理器变得非常强大、高效和灵活，不仅保留了原始性能，还具备多功能性，能够有效运行各种神经网络。为满足不同的性能需求，从物联网的每秒几GOP到服务器的每秒数十TOP，机器学习处理器采用了全新的可扩展架构。对于物联网或嵌入式应用，该架构的性能可降低至约2GOP/s，而对于ADAS、5G或服务器型应用，性能可提高至150 TOP/s。这些多重配置的效率可达到现有解决方案的数倍。由于与现有的ARM CPU、GPU和其他IP兼容，且能提供完整的异构系统，该架构还可通过TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe和Caffe2等常用的机器学习框架来获取。随着机器学习的工作负载不断增大，计算需求将呈现出多种形式。ARM已经开始采用拥有不同性能和效率等级的增强型CPU和GPU，运行多种机器学习用例。推出ARM机器学习平台的目的在于扩大选择范围，提供异构环境，满足每种用例的选择和灵活性需求，开发出边缘智能系统。
4.霍尼韦尔Mobility Edge平台
Mobility Edge平台是一款统一、通用的移动计算平台解决方案，它以统一的内核支持三个系列共9款不同形态与等级的移动数据终端产品，帮助交通运输、仓储物流、医疗及零售等领域的企业提高移动作业效率，并节约成本。Mobility Edge平台整合了霍尼韦尔在移动终端领域的技术与经验，为移动数据终端产品提供高度的一致性、可重用性和可扩展性，从而实现对整体终端方案快速安全的开发、部署、性能与生命周期管理。霍尼韦尔已推出第一款基于Mobility Edge平台架构的产品——Dolphin CT60移动计算机。霍尼韦尔Dolphin CT60移动计算机专为企业移动化设计，具备了网络连接性、扫描性能、坚固的产品设计与贴心的使用体验，能够随时随地为关键业务应用和快速数据输入提供实时连接。Mobility Edge平台可帮助企业加速配置、认证和部署流程，实现投资回报率最大化，降低总拥有成本，并简化高重复性任务。无论是轻型仓库、制造业、还是现场服务，霍尼韦尔Dolphin CT60移动计算机都会是企业绝佳的移动化工作伙伴。
5.NI发布IP67工业控制器支持IoT边缘应用
美国国家仪器（National Instruments，NI）宣布NI首款IP67级控制器IC-3173工业控制器。全新的控制器非常适合在恶劣的环境中作为工业物联网边缘节点使用，包括喷涂制造环境、测试单元和户外环境，而且无须保护外壳。IP67防护等级可以确保机器在粉尘和潮湿环境下严格按照IEC 60529标准稳定运行。NI正在不断研发可支持时间敏感型网络（TSN）的新产品，工业控制器就属于其中的一部分。TSN是IEEE 802.1以太网标准的演进版，提供了分布式时间同步、低时延和时间关键及网络流量收敛。除使用TSN进行控制器之间的通信外，工程师还可使用NI基于TSN的CompactDAQ机箱来集成高度同步的传感器测量。
6.AWS Greengrass
AWS Greengrass立足于AWS公司现有的物联网和Lambda（Serverless计算）产品，旨在将AWS扩展到间歇连接的边缘设备，如图2-11所示。借助AWS Greengrass，开发人员可以从AWS管理控制台将AWS Lambda函数添加到联网设备，而设备在本地执行代码，以便设备可以响应事件，并近乎实时地执行操作。AWS Greengrass还包括AWS物联网消息传递和同步功能，设备可以在不连回到云的情况下向其他设备发送消息。AWS Greengrass可以灵活地让设备在必要时依赖云、自行执行任务和相互联系，这一切都在一个无缝的环境中进行。Greengrass需要至少1GHz的计算芯片（ARM或x86）、128MB内存，还有操作系统、消息吞吐量和AWS Lambda执行所需的额外资源。Greengrass Core可以在从Raspberry Pi到服务器级设备的多种设备上运行。
图2-11 亚马逊Greengrass
7.Edge TPU
谷歌公司推出了能让传感器和其他设备高效处理数据的芯片Edge TPU，并先投入工业制造领域进行“实验性运行”，其主要用途是检测屏幕的玻璃是否存在制造缺陷。消费电子产品制造商LG也将开始对这个芯片进行一系列的测试。据悉，Edge TPU比训练模型的计算强度要小得多，而且在脱离多台强大计算机相连的基础上进行独立运行计算，效率非常高。
2018年7月，谷歌公司宣布推出两款大规模开发和部署智能联网设备的产品：Edge TPU和Cloud IoT Edge。Edge TPU是一种专用的小型ASIC芯片，旨在在边缘设备上运行TensorFlow Lite机器学习模型。Cloud IoT Edge是软件堆栈，负责将谷歌公司的云服务扩展到物联网网关和边缘设备。
如图2-12所示，Cloud IoT Edge有三个主要组件：便于网关级设备（至少有一个CPU）存储、转换和处理边缘数据并从中提取信息的Cloud Dataflow运行时环境，同时与谷歌云IoT平台的其余组件协同操作；Edge IoT Core运行时环境可将边缘设备安全地连接到云；Cloud ML Engine运行时环境基于TensorFlow Lite，使用预先训练的模型执行机器学习推理。
8.百度DuEdge
百度DuEdge借助边缘网络计算的力量，破局云与端之间数据传输和网络流量难题，提升业务灵活性和运行效率。使用DuEdge服务网站将使访问速度更快，通过智能路由技术解决不同运营商之间的跨网问题；借助缓存减少设备回源请求，释放带宽资源提升响应速度。DuEdge将包括云端设备消息收发、函数计算、安全防护在内的一系列能力拓展到边缘节点，使其成为可编程化的智能节点。此外，百度安全DuEdge依靠边缘网络计算的分布式计算原理及在物理上更靠近设备端的特性，使其能够更好地支持本地数据任务的高效处理和运行，减缓了由设备端到云端中枢的网络流量压力。同时，DuEdge根据用户的实际使用量计费，可有效减少资源占用开支，节省源站的带宽成本和计算成本；而基于百度安全的一站式服务，用户可依照自身需求选择网站可用性监控和SEO等多种增值服务，通过按需配置与资源整合，实现产品整体开发和运维成本的下降。
图2-12 谷歌边缘服务架构
9.阿里云Link IoT Edge
阿里云推出的IoT边缘计算产品Link IoT Edge，将阿里云在云计算、大数据、人工智能的优势拓宽到更靠近端的边缘计算上，打造“云-边-端”一体化的协同计算体系。借助Link IoT Edge，开发者能够轻松地将阿里云的边缘计算能力部署在各种智能设备和计算节点上，例如车载中控、工业流水线控制台、路由器等。此外，Link IoT Edge支持包括Linux、Windows、Raspberry Pi等在内的多种环境。
10.Azure IoT Edge
微软的Azure IoT Edge技术旨在让边缘设备能够实时地处理数据。Moby容器管理系统也提供了支持，这是Docker构建的开源平台，允许微软将容器化和管理功能从Azure云扩展到边缘设备。Azure IoT Edge包含三个部分：IoT Edge模块、IoT Edge运行时环境和IoT中心。IoT Edge模块是运行Azure服务、第三方服务或自定义代码的容器，它们部署到IoT Edge设备上，并在本地执行。IoT Edge运行时环境在每个IoT Edge设备上运行，管理已部署的模块。而IoT中心是基于云的界面，用于远程监控和管理IoT Edge设备。
微软Azure边缘服务架构如图2-13所示。
图2-13 微软Azure边缘服务架构
11.Oracle与风河
Oracle与风河正在携手合作，提供一个集成化的物联网解决方案，将企业应用系统的信息处理能力扩展到边缘设备。通过实现Oracle IoT Cloud Service与风河Wind River Helix Device的整合，让企业应用系统自动化采集边缘设备传感器中的数据并实现情景化，工业企业就可以在设备的网络互连、管理和安全性等方面节省大量的时间，获取更大的效益。这套集成化的解决方案使设备中的数据快速进入企业后端的ERP、CRM、资产管理和各种特定目标领域的应用系统中。而且它为企业客户提供了简洁明了的配置和部署经验，甚至可以直接远程启动设备，并将其中的数据安全地导入企业应用系统。Wind River Helix Device Cloud是对Oracle IoT Cloud Service的扩展，为工业物联网中的设备提供了集中化的设备生命周期管理服务，涵盖安全部署、监视、服务、管理、更新和退役。