对边缘网络建设提出新的要求。 Omdia 的全球运营商调研显示，64%的受访者表示将在网络深边缘（Far edge）节点部署人 工智能应用，比选择利用公有云数据中心部署人工智能应用的受访者比例高出 12 个百分点。 同时，还有接近 50%的受访者表示，将在浅边缘（Near Edge）节点部署人工智能应用。根 据调研数据以及对典型人工智能应用及其流量特征的分析， Omdia 预测，至 2030

个性化定制：分析客户数据，精准满足需求，提 供定制化产品和服务。 现场总线 虚机或容器 虚拟化架构 & 控制平台 编排 存储 网络 Edge Servers 管理 遥测 WFM MES 历史数据 HMI AI Edge Servers 边缘服务器 确定性实时控制 工厂 OT/IT 网络 边缘工作节点 [n] m g m t Real Time

[30]Zhou Zhi, Chen Xu, Li En, Zeng Liekang, Luo Ke, Zhang Junshan. Edge intelligence: Paving the last mile of artificial intelligence with edge computing[J]. Proceedings of the IEEE, 2019, 107(8): 1738-62

消费行业各企业 ( 以华润业务单元为 例） 以供应链为基础的产 品供应网络（供） 以客户为基础的服 务匹配网络（需） 数字化 公司 4 数据 C: Cloud D: Data E: Edge Computing 消费行业产业互联网平台 I: IOT A: A I B: Block Chain 外部生态合作伙伴 其他金 融机构 大数据 服务商 行业 协会 产品研发 技术平台

和预测。例如， 它可以高效地模拟极端市场条件下的供应链反应，更准确地量化系统性风险，帮 助金融机构制定出更科学、更具韧性的风险管理策略。 35 （三）边缘计算实现实时融资决策 边缘计算（Edge Computing）技术通过将计算能力从中心化的云端推向靠近 数据源的网络边缘（如工厂车间、仓库、运输车辆），实现数据的本地化、实时 性处理和分析。在供应链金融中，边缘计算可以与物联网设备紧密结合，实现毫

2019: 4171-4186. [16] Sun Y, Wang S, LiY, et al. ERNIE: Enhanced Representation through Knowl- edge Integration[J].arXiv preprint arXiv:1904.09223, 2019. [17] Cui Y, Che W, LiuT, et al. Pre-Training

(2024). 6. Lin, Z. et al. Efficient parallel split learning over resource-constrained wireless edge networks. IEEE T. Mobile Comput. 23, 9224-9239 (2024). 7. Lin, Z. et al. Splitlora: A split parameter-efficient