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端边云协同：从云到边缘
面向边缘的基础设施 面向边缘的基础设施是在高层次上支持分布式网络智能和物理系统之间复杂交互的端到端基础设施。 尤其在工业领域，正在经历一个向新电子架构的过渡，继承了在云计算、软件定义网络、云存储和对象数据库、大数据、软件部署和编排以及安全等方面所经历的一些技术进展。 e.端到端管理和编排：一种通用的软件部署模型，从云到端点，实现了一个现代的CI/CD软件生命周期管理。 可以跨端到端基础架构部署、监控、更新、内部连接和协调，支持跨整个分布式基础架构的CI/CD模型。
1.8K10编辑于 2023-02-24 边缘AI与端云协同架构
边缘AI与端云协同架构概述 边缘AI将人工智能模型部署在边缘设备（如手机、传感器、嵌入式设备）上，实现本地实时处理；端云协同通过边缘与云计算的协作，平衡计算负载、隐私与延迟。 案例分析 案例1：智能家居安防系统 架构设计： 边缘端：摄像头运行轻量级YOLOv5模型，实时检测入侵者，触发本地警报。 云端：上传可疑图像至云端进行高精度分析（如ResNet），并通知用户。 通过MQTT协议实现边缘与云通信。 案例2：工业设备预测性维护 架构设计： 边缘端：传感器采集设备振动数据，运行LSTM模型预测故障。 云端：聚合多设备数据，训练全局模型并下发更新至边缘。 :", output) 端云协同通信（MQTT + Python） import paho.mqtt.client as mqtt def on_connect(client, userdata 安全协议：采用TLS加密边缘-云通信。 通过案例与代码可见，边缘AI与端云协同能显著提升响应速度并降低带宽消耗，但需权衡模型精度与资源限制。
50010编辑于 2026-01-20- 来自专栏AI学习笔记
端云协同推理：Split Learning实战
端云协同推理（Split Learning）逐渐成为研究和应用的热点这种创新的计算模式将深度学习模型的推理过程在终端设备（如智能手机、IoT设备）和云端之间进行划分，不仅提高了推理效率，还增强了数据隐私保护 端云协同推理（Split Learning）概述在传统的深度学习推理模式中，终端设备要么将所有数据上传到云端进行推理，要么在本地完成所有推理任务。 组件功能描述通信模块接收终端设备发送的加密特征向量，并将推理结果返回给终端设备特征解密模块对加密的特征向量进行解密后向推理模块运行模型的后几层，进行分类或回归计算模型更新模块根据推理结果和反馈信息，对云端模型进行更新和优化端云协同流程 Split Learning的端云协同流程可以分为以下几个步骤：数据采集与预处理 ：终端设备采集原始数据，并进行必要的预处理操作。 实际应用案例与挑战Split Learning作为一种新兴的端云协同推理技术，已经在多个领域得到了应用，同时也面临一些实际挑战。
88310编辑于 2025-07-18 亿道“易道”：All in AI，聚焦端云协同！
一、AI正从“云”到“端”，但端云协同仍是当下“最优解” 自2022年以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AI）应用横空出世以来，全球几乎所有的科技大厂都纷纷投入巨资，加入到了生成式AI大模型的竞争当中 伍俊龙指出，“端云协同”将是当前技术水平限制下智能分工的最优解：高频、实时、隐私敏感任务由端侧承担，复杂推理与模型训练由云端赋能，这也可以实现“云让端更聪明，端让云更真实”的价值闭环。 为了应对这一趋势，亿道的破局之道就是All in AI，推动从端到云的协同创新。 二、All in AI，从技术消费者向技术供给者转型 对于亿道这样一家深耕智能终端解决方案领域20多年的硬件厂商来说，在当前AI从云端开始下沉到端侧、走向端云协同的大趋势之下，自2023年就开始“All 其中，云端能力的构建与优化也正是为了对端侧能力的补充，可以为端侧设备提供可动态调整的增强AI，可以形成云边端一体化的协同智能。”
33810编辑于 2026-03-20- 来自专栏华章科技
详解边缘计算系统逻辑架构：云、边、端协同
作者：崔广章 来源：大数据DT 01 边缘计算系统逻辑架构简介 由图3-1可知，逻辑架构侧重边缘计算系统云、边、端各部分之间的交互和协同，包括云、边协同，边、端协同和云、边、端协同3个部分。 云、边、端协同：通过云解决方案Kubernetes的控制节点、边缘解决方案KubeEdge和端解决方案EdgeX Foundry共同实现。 02 云、边协同 云、边协同的具体实现如图3-2所示。 04 云、边、端协同 边缘计算系统中云、边、端协同的理想效果如图3-5所示。 ▲图3-5 边缘系统中云、边、端协同的理想效果 由图3-5可知，云、边、端协同包括两层，即云、边协同和云、边、端协同。 云、边协同：云作为控制平面，边作为计算平台。 云、边、端协同：在云、边协同的基础上，管理终端设备的服务作为边上的负载。云可以通过控制边来影响端，从而实现云、边、端协同。 从云、边、端协同的架构切入，主要对云、边、端协同的理想效果进行了说明。 关于作者：崔广章，之江实验室高级研究专员，资深云计算和边缘计算技术工程师。
16.7K23编辑于 2022-06-07 【端设备协同操作】
端设备协同操作的关键方法 设备发现与连接 采用多种无线通信技术实现智能设备间的自动发现与配对： 蓝牙技术（4.0及以上版本） 典型应用：智能手环、无线耳机等穿戴设备 技术特点：低功耗（BLE）、10
19410编辑于 2025-12-18- 来自专栏腾讯云安全的专栏
腾讯云副总裁黎巍：“云管端”协同引领智慧安全未来
24日的安全专场，腾讯云副总裁黎巍发表了以《智慧安全引领未来》为主题的演讲，分享了云安全的发展现状与挑战，以及新时代环境下腾讯云基于云管端实现的全场景智慧安全方案。 ? 全景式腾讯云智慧安全方案：云管端协同布局 黎巍表示，过去一年的经验表明，在复合网络生态空间下，仅仅聚焦于点和线都是远远不够的。而基于“云、管、端”协同的全链路智慧安全，对实现主动防御意义重大。 当云作为平台和管道把大量企业连接到了云的空间后，我们看到了构建立体安全防御体系的机会：基于云、管、端的能力协同，实现联防联控，并有机会将更多安全能力服务化以触达用户，为用户提供丰富的云上业务防御产品和解决方案 在云、管、端闭环后，更多隐蔽性威胁可以通过异常行为关联与信息联动发现，在去年百万级暗云3木马发现过程中，云镜主机安全和电脑管家终端安全的联动已经充分展现了优势。 腾讯希望依靠云管端协同的智慧生态，为用户持续提供安全的、可信的、智慧的云，助力更多企业高效迎接数字化浪潮，助力企业安全发展。
2.2K30发布于 2018-06-07 - 来自专栏音视频技术
端云协同创新优化音视频场景用户体验
今天我分享的主题是《端云协同创新优化音视频场景用户体验》。表面看上去音视频场景、用户体验这件事，与我们这个做特效的团队不是那么沾边。那么为什么会由我来进行这个分享呢？接下来给大家分享一个我亲身经历。 4、手机端全流程图像体验升级 刚才提到很多“好”是什么，那么我们怎么才能做到“好”，在内部的流程会略显复杂。这件事就是通过端云共同完成的，只有云不行，只有端也不行，那云和端分别有什么作用呢？ 现在有生产端、服务端、消费端，在不同的业务里分别代表不同的方面。比如说在直播业务里生产端就代表着直播的软件，例如抖音或直播助手等。服务端指的是云上的这些服务器比如转码、分发。 因此，平衡效果和平衡性能决定了功能放在云上还是端上。 5、生产端-画质相关 接下来我们看看实际应用效果。首先我们做了视频超分，即在不损失画质的前提下要提升像素。 8、如何保证端到端的体验 字节音视频服务里有云服务，有客户端套件，有应用场景。
1.2K20编辑于 2022-08-26 - 来自专栏SDNLAB
RTE先行：“端”、“云”协同的全链路QoS保障方案
针对实时业务、实时流量，目前常见的解决方案不外乎三类，主要包括自建服务、使用CDN加速以及使用了公有云的加速服务。 但企业自建服务的投资和运维成本十分高昂，以缓存命中率为主的CDN加速并不保证质量，而公有云厂商的GA（Global Accelerator）覆盖能力受限于自身的规模、并且无法解决移动端弱网环境下连接不稳定的难题 2021年8月19日，全球实时互动云服务商声网Agora（NASDAQ：API）推出了全链路加速FPA（Full-Path Accelerator）——通过覆盖全球的端到端传输优化，克服了互联网Best 全链路加速 FPA 通过“云”和“端”的高效协同，在集成了声网加速SDK的场景下，开发者可以借助FPA全面覆盖各种可能的互联网节点和接入点需求，满足互联网业务的网络质量需求、从而实现高水平的QoS保障。 除此之外，声网全链路加速FPA还拥有以下优势： 1）全链路 相比市面上已有的方案，FPA全链路采用“端”+“云”协同的策略，尤其是端侧SDK一站式集成匹配了各类终端，并整合了声网自研的AUT（Agora
1.2K10发布于 2021-08-24 - 来自专栏边缘计算
“云管边端”协同的边缘计算安全防护解决方案
该解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。 关键词：多接入移动边缘计算；边缘云；安全防护；机器学习；诱骗防御；用户及实体行为分析 ０ 引 言 “云管边端”协同的边缘计算安全防护解决方案是恒安嘉新针对边缘计算发展提出的全面安全解决方案。 ３ “云管边端”安全防护技术 3.1 功能架构 “云管边端”安全防护解决方案总体功能架构如图1 所示。 解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。 云管边端”协同的边缘计算安全防护解决方案[J].信息安全与通信保密,2020(增刊1):44-48.
3.5K21发布于 2020-10-10 - 来自专栏深度学习与python
端云协同，打造万物智能化新未来 | Q推荐
现如今，端云协同已经成为开发社区竞相研究的前沿技术方向，OPPO 也在积极探索端云一体，并帮助开发者在该领域快速成长。 10 月 29 日举办的主题为“云无界、端无边”的 2022 OGeek 技术峰会便是 OPPO 为关注端云协同技术的开发者打造的一个交流平台。 以下为精华内容整理： 1 端云智能协同，守望万物互融未来 在端云协同的语境中，终端厂商扮演着非常重要的角色。 在 ORTC 平台建设过程中，OPPO 注意到行业新兴的虚拟场景对端云协同的需求日益增长。 OPPO 将 ORTC 升级为端云协同的实时云渲染平台，从而满足云手机、云游戏等场景的需求。
1.4K50编辑于 2022-11-28 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
AI云边端协同EasyCVR设备录像下载失败是什么原因？
EasyCVR视频融合云服务支持多协议、多类型的设备接入，平台具备强大的视频汇聚与管理、数据分发、平台级联、设备管理等视频能力。 基于云边端架构，EasyCVR具备很灵活的云边调度能力，解决视频监控领域中海量设备接入、边端资源异构、网络通信不稳定、统一运维管理复杂等问题。 图片将EasyCVR与智能分析网关结合使用，可以实现基于云、边、端架构的AI智能检测分析及算力的精细化调度等能力，可实现的智能检测技术有：人脸检测与识别、车辆检测与识别、车牌识别、烟火识别、安全帽识别、
1.4K10编辑于 2022-11-09 - 来自专栏鹅厂网事
腾讯DCN——端网协同，极致性能
因此，在规模与应用双重驱动下，我们也将极致性能与极致运营并驾齐驱，通过端网协同，构建高吞吐、低时延、高可用的极致DCN。 极致DCN：端网协同打造确定性低时延 2.1 极致性能：提供低延时、 高吞吐的网络性能服务 极致性能是满足分布式系统高加速比要求、保障云计算极速体验的核心内容，其中包含低时延 然而在端网协同的极致网络下，不仅仅需要考虑传统交换机上的问题定位，更要结合端侧“网卡，中间件yi等的状态数据综合判断。 通过端网协同，首先我们在端侧实现了协议栈层面的TCP&RDMA状态检测，通过内核获取协议栈状态信息。从而细粒度的获得业务流吞吐、丢包等信息，将故障发现降低到600ms以内。 如今，在对网络性能有着极致要求的应用驱动下，我们通过端网协同的手段，不光提供极速，更让智能化运营体系更进一步，保证极速。最终让用户体验到极致的云服务。
3.6K20编辑于 2022-03-24 - 来自专栏深度学习与python
端云协同：怎样才能将“云计算的优势”发挥到极致？ | OGeek 技术峰会
于是，既能充分发挥云计算优势、又能调动端计算敏捷性的“端云协同”成为了合理且如今常用的解决方案。 再加上，企业数字化转型进入全面融合期，端侧越来越智能、云侧与端侧的互动越来越密切，端云协同成为了众多开发者竞相研究的技术方向。 本届 OGeek 技术峰会将以“云无界、端无边”为主题，与各位开发者一起探讨音视频、云渲染、AIoT、一站式应用开发等热门技术的演进方向，共建端云协同生态。 9 月 17 日上午，阿里云媒体与融合通信事业部副总经理郝冲、亚马逊云科技首席解决方案架构师费良宏、OPPO 云计算中心总经理鲍永成三位端云协同领域的技术大牛将在主会场与大家见面，与各位开发者一起明确“ 端云协同”背景下多领域发展痛点、复盘行业技术演进过程、前瞻技术发展方向。
72010编辑于 2023-03-29 智能语音交互新纪元：如何选择支持端云协同的物联网平台？
摘要 本文围绕设备端降噪、唤醒、声源定位技术与云端语音转写、对话管理需求，分析物联网平台的核心能力，并重点推荐腾讯云实时互动-物联版的一站式解决方案。 云侧能力：语音转写与对话管理的核心价值 云端需将设备传输的音频流实时转为文本，并结合自然语言处理（NLP）引擎实现多轮对话管理。 平台选型对比：关键功能与适配场景 以下表格对比了主流物联网平台在端云语音交互方面的能力： 平台名称 端侧音频处理支持 云端语音转写 对话管理引擎 低延迟保障（端到端） 集成成本与复杂度 提供SDK与免开发面板） AWS IoT Core 需第三方算法集成 通过Alexa服务 中等 400ms左右 高（需额外配置Lambda） 阿里云物联网平台 结语 在端云协同的语音交互赛道中，腾讯云实时互动-物联版以全链路技术整合、低延迟性能及灵活的部署方案，为设备制造商与开发者提供了高效可靠的底层支持。
19510编辑于 2026-02-03- 来自专栏TSINGSEE青犀视频
云边端协同AI智能分析网关通道管理及人脸检测效果演示
关于TSINGSEE青犀视频云-边-端-AI智能分析网关的相关功能介绍及应用场景，感兴趣的用户可以翻阅我们的历史文章进行了解。
66210编辑于 2022-11-18 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
云边端协同EasyCVR平台语音对讲配置的注意事项汇总
EasyCVR视频融合云服务基于云边端一体化架构，具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台支持海量视频汇聚管理，可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、语音对讲、智能分析等视频能力 EasyCVR的语音对讲和云台控制功能体现在【视频广场】里，所以返回视频广场点播通道，即可看到播放窗口右侧的相关模块。 将EasyCVR与智能分析网关结合使用，可以实现基于云、边、端架构的AI智能检测分析及算力的精细化调度等能力，该方案的应用场景也十分广泛，包括：通用安防、智慧安监、明厨亮灶、智慧景区、区域安全监测等。
82910编辑于 2022-11-14 - 来自专栏AI科技评论
从炼大模型到大小模型协同进化！产研界联合发布端云协同平台“洛犀”
1月24日，在 “中国工程院院刊：信息领域青年学术前沿论坛”上，阿里巴巴达摩院、上海浙江大学高等研究院、上海人工智能实验室联合发布“洛犀”端云协同平台。 该平台提供一站式的端云协同模型训练、部署、通信能力，致力于促进大小模型协同进化，构建充分利用大模型应用潜力的新一代人工智能体系。 2022达摩院十大科技趋势指出，大模型参数竞赛正进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化——大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化 其中，平台在端侧以python/js package的形式提供服务，包含表征、文本理解、图计算等能力；在端云链路上，平台提供实现端云协同关键的通信能力，包括方案分发、数据通信链路；端云协同的模型训练累积沉淀在云端 达摩院智能计算实验室负责人周靖人介绍，团队将进一步探索端云协同框架下端模型和云模型的协同机理，并完善算法方案和业务实践。洛犀平台未来计划对开发者开放，让大小模型协同进化的时代加速到来。
1.7K10编辑于 2022-03-03 - 来自专栏翩翩白衣少年
面壁智能开源 EdgeClaw，一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
近期，清华 THUNLP、中国人民大学、AI9Stars、面壁智能与OpenBMB 联合发布并开源基于 OpenClaw 开发的安全高效端云协同智能体框架 EdgeClaw，通过 三级安全协同 与 性价比感知协同机制 ➤ GitHub 链接 https://github.com/Openbmb/EdgeClaw EdgeClaw：安全高效端云协同智能体 当下 AI Agent 架构中，端侧长期被忽视——所有数据与任务一股脑涌向云端 EdgeClaw 主体功能实现以 OpenClaw 插件形式加载，配合端云协同的智能转发能力，开发者无需修改业务逻辑，即可在 EdgeClaw 中实现“公开数据上云、敏感数据脱敏、私密数据落地”的无感端云协同隐私保护与性价比节省 聚焦安全高效端云协同，结合更多端侧硬件与模型，实现更灵活多样的本地模型选择。 EdgeClaw Memory。 支持更加端侧场景友好的前端 UI 设计，增加本地 GPU 使用率、本地 token 使用量等端侧用户关注的性能监控指标。 EdgeClaw 聚焦构建安全高效的端云协同智能体，未来将继续保持开源。
19910编辑于 2026-04-10 - 来自专栏EasyNVR
【解决方案】视频“云-边-端”协同在智慧园区项目中的场景应用
5G时代万物智联将真正成为现实，但对计算结构提出了新的要求，需要低时延、大带宽、高并发和本地化，个别场景中云、端协同计算已经无法满足用户需求。 云、边、端三体协同成为最佳解决方案——拥有高效、实时、安全特性的边缘计算将成为基础设施。 我们知道，边缘数据处理主要考虑时延问题和电力资源，而传回云端处理，要消耗算力与传输成本。 青犀云视频“云-边-端”架构： ? 视频“云-边-端”项目方案 最近在进行项目对接过程中，就遇到了以上视频“云-边-端”需求的现场，某省主导智慧工地项目，首期摄像头接入量为1500路，工地数量较多，每个现场摄像头数量最多10路，工地现场摄像头品牌不一 通过上图可以看到，设备端可以统一RTSP协议，通过边缘侧的EasyNTS上云网关，实现视频设备的接入，承上启下连接视频云平台与工地现场设备。
2.2K10发布于 2020-08-19
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