在现代汽车集团的设想里，未来汽车的制造应该适合这样的：
研发工程师在虚拟空间中搭建各式各样的行车环境，对汽车的最佳测试条件进行评估和测量，全程无需现场参与;
制造工人利用虚拟数字工厂，对产品生产流程、运行状态和生产进度进行实时数字化管理和监测;
消费者通过实时3D平台，进行数字技术试驾、检验并了解各类汽车相关方案;
利用数字孪生、边缘计算、云计算、大数据等技术，这些设想不仅代表了制造业重要的技术进步，同时会带来近乎无限的效率潜力。
现代汽车集团的CEO Jung Sik Suh表示，
元宇宙、数字孪生、边缘计算等新技术正在重塑交通制造行业的未来。随着汽车的互联网化，我们给消费者提供的，不仅仅是一项交通工具，更是为了给消费者提供个性化的数字体验。在这一过程中，现代汽车在边缘端产生了大量的数据，戴尔端到端、灵活且高度可扩展的IT解决方案帮助我们快速处理海量数据，构建了数字优势，让我们的工程师能够更快地畅想未来。
边缘计算塑造新未来
数字化的业务、流程和运营正不断将工作负载推向边缘，并带来更多新的边缘应用场景。正如戴尔科技集团CEO 迈克尔·戴尔所言，“数据技术风暴和竞争正在加速边缘的革新。”
戴尔最新发布的创新指数(Innovation Index)调研报告指出，边缘的部署，能够让企业实现更佳的使用体验、更优质的产品产出，以及更快捷、更安全的创新。
据IDC预测，到2023年，50%的企业级IT基础架构将部署在边缘，到2024年，90%的企业业务将部署在边缘。边缘与各种数字技术的结合，正在推动各个领域的创新业务发展。
01 新模式
丰富的边缘场景驱动下，新数字业务模式、智能化的新数字生产模式快速涌现，如在智能制造和工业互联网领域，以工业视觉智能进行工业质检;云侧积累的AI和大数据能力下沉到边缘侧，解决企业设备管理、材料建模、生产排程优化等问题。
02 新业态
边缘计算构建边缘和混合云的服务平台，将原本松散联系的产业链上下游企业对接，精准匹配供给和需求，在加强协作的同时，完善生态圈。
03 新服务
通过边缘计算，企业由被动服务客户转变为主动服务，如智能零售场景下，通过对线上、线下终端的客户数据实时分析，在全时全域经营模式下为客户提供丰富的全渠道体验。
04 新活力
疫情过后，混合智能办公成为常态。边缘计算的部署，让远程办公的员工具备了几乎实时访问企业数据的能力，在实现更好的员工协作的同时，企业生产力焕发出新的活力。
边缘计算与人工智能、5G等技术的融合，将数字服务带入了一个新的领域。越来越多的企业通过边缘部署来创造新产品，提升用户体验并开创新的业务增长点。
边缘助力企业更具创新力
戴尔在其创新指数报告中按照创新成熟度，将受访企业划分为5个类别，包括创新领导者、创新采用者、创新评估者、创新跟随者和创新滞后者。创新领导者和采用者拥有着端到端的创新战略，这使得其在面临各种全球不利因素下，仍然能够通过创新创造新的客户价值，实现业务持续增长。而从边缘的推进和创新成果角度来看，边缘的领导者也是创新的领导者或者采用者。
戴尔科技集团数字孪生、边缘计算兼智能制造全球CTO Todd Edmunds表示，
边缘的滞后者如果进一步推迟边缘技术的部署，那么随着业务成果的持续产出，其与边缘领导者和采用者之间的差距会进一步扩大。对于企业而言，现代边缘技术能够以一种可扩展的、可靠的和可重复的方式，助力企业持续降本增效且提升业务安全性。
部署边缘的挑战
简化边缘以实现更多数据价值，是企业部署边缘的愿景。然而边缘计算部署过程中出现的各种问题，阻碍了边缘的广泛应用，这些挑战包括：
01
边缘端环境恶劣，部署、运维难度大
边缘设备和服务器通常都部署在远程且环境恶劣的位置，如野外油气勘探、灾难应急等边缘环境，不仅温度区间大(-50到70度)，还有高湿、多尘、冲击、震动，以及空间、承重、布线等限制，这些特殊、极端环境加大了边缘端的部署和运维难度。
戴尔的创新指数(Innovation Index)调研报告还指出，缺乏具有丰富的边缘部署经验和技能的人员，也使得边缘的运维“举步维艰”。
02
边缘管理复杂化，阻碍业务创新
企业在利用边缘创新时，边缘管理的复杂性是企业部署边缘首先要解决的问题。相关报告显示，平均56%的IT管理者的时间都耗在了边缘复杂的管理上。
在不同的边缘应用场景中，边缘分布式的“天然属性”，意味着IT需要接入种类繁多的终端设备，如移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车等，这些设备品牌不一，技术标准不一致，传输协议、数据接口也各异，这使得边缘的管理复杂性显著增加。
在构建和运维分布式架构过程中，企业需要考虑分布式计算、管理资源，考虑布局、规模、扩展性，部署AI和分析模型以及管理众多边缘位置和非标准边缘设备提供商。以上种种“困扰”让企业IT不堪重负发，甚至阻碍企业创新。
03
边缘资源有限，难以实现边缘智能
在预见性维护、计算机视觉、生产质量和数字孪生等边缘用例中，需要分析大量的多维度数据，并进行快速推理，特别是在边缘运行AI时，开发者需要能够在任何地方都能够进行AI模型训练。然而边缘设备的计算、存储能力有限，在支撑多个系统服务的同时，支持机器学习服务容易卡顿，且无法满足模型训练对于性能和数据的要求。
面对边缘端的海量数据，戴尔的创新指数(Innovation Index)调研报告数据显示，59%的企业表示，他们还不具备解锁边缘数据实现业务创新的能力。此外，边缘设备安全性设计的“缺席”，使得企业对边缘数据的监管、安全、隐私保护等存在很大的忧虑。
戴尔创新边缘解决方案
助力企业布局边缘
戴尔科技集团副董事长兼联席首席运营官Jeff Clarke表示，
移动数据复杂且昂贵，催生了很多大规模的分布式架构，它们往往难以管理、配置和进行自动化运营。随着我们的客户越来越多地在边缘位置部署新的工作负载和人工智能技术，他们纷纷转向戴尔科技寻求合作，以找到更简单有效的方法来管理和保护边缘技术和应用程序的生态系统。
如今，戴尔的边缘解决方案已经在制造、能源、医疗和零售等行业得到广泛的应用，包括：
01
医疗监控
在病患远程中央监护系统中，边缘计算全面接入各种品牌、种类和型号的的医疗设备，并能够根据病人情况进行个性化的体征数据采集，和设置体征参数报警阀值，医护人员在办公室即可观察病人体征情况，让病人病情的变化处置更及时。
02
能源管理
利用边缘解决方案，部署在海底环境下的边缘计算节点，可独立采集和记录多分量地震信号，并能够及时对新采集的数据进行预处理，不仅减少了数据导入导出时间，节省了昂贵的海上通信带宽，还显著缩短项目周期。
03
流程或供应链自主操作
面对工厂的智能化、自动化生产需求，戴尔边缘计算平台，帮助企业连接、管理和协调不同的工业边缘设备、数据和应用程序，从工厂到云，无需编程。不仅能够实时控制物流和仓储，提高供应链效率，同时优化了资产和存货管理。
04
库存和仓库管理
企业利用戴尔的边缘方案，得以广泛连接数字化的机器设备，实现从采购入库、存拣一体到拉动出库的全过程物料流转自动化。企业通过精准配送计划、自动出入库、自动物流配送和跟踪管理，实现了精细库存管理和高效物流配送，提高了物流效率和降低库存。
05
跟踪和追溯解决方案
基于边缘计算实现智能在线监测，质量数据统计分析和全流程质量精准追溯，不断优化检测标准，优化整体质量，降低对人工经验的依赖。
此外，戴尔还积极与生态合作伙伴联合，成立了边缘创新联合实验室，以推动更多边缘解决方案的落地，为企业创新提速。
▲戴尔边缘创新联合实验室启动仪式现场
这一联合实验室不仅可以展示戴尔科技创新的边缘计算相关解决方案及与具体行业结合的应用场景，还可利用实验室设备验证其边缘计算及云边协同等技术方案的可行性、可靠性、性能和兼容性等技术特性，并利用实验室设备测试并认证广大生态合作伙伴与戴尔科技在边缘计算领域的联合解决方案，对已认证的方案进行展示。
在刚刚结束的戴尔科技集团全球峰会(DTW)上，戴尔还推出了当前业界唯一的边缘运营软件平台——Dell NativeEdge，助力客户简化从边缘到核心数据中心和多云环境中数千个设备和地点的边缘运营。Dell NativeEdge不但可以为任何企业边缘用例提供支持，而且还能够与戴尔端到端产品组合中的各种硬件集成。通过内置的“零信任”功能保护客户在整个边缘资产中的应用和基础架构，降低安全风险。
戴尔科技以不断创新、深入的数字化技术为基础，从不同行业客户的业务需求出发，从未停下其创新的脚步，帮助企业客户走上实现数字化重构的创新之路。8月18日，“新·生万物 数实新格局”2023戴尔科技峰会，戴尔还将与众多数字决策者一起，共同探讨如何以混合创新力和韧性为驱动，开启企业“创新加速”之旅!
