【课程背景】
物联网概念自本世纪初提出以来，在全球范围内迅速得到认可，并成为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力。物联网产业被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮，深刻改变着传统产业形态和人们的生活方式，催生了大量新技术、新产品、新模式，引发了全球数字经济浪潮。
基于边缘计算的物联网（如EC-IoT、Edge Computing-IoT）可以有效地构建预测性维护方案，并已经推出了设计和部署预测性维护解决方案的服务。华为技术有限公司使用智能网关提供智能服务，对维护对象的关键指标进行实时监测和分析，预测维护对象可能出现的故障，并进行信息上报。
企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革，数据集中管控成为大势所趋，如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值**大化是我们信息化工作首要目标，而实施企业级数据治理项目，是数据资源中心建设的关键, 也是企业数字化转型和发展的基础。
物联网行业受各国政策的引导和支持，我国工信部提出计划2020年NB-IoT基站规模达150万个并实现全国深度覆盖，政策驱动型物联网应用不断落地，如智慧城市、泛在电力物联网等。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。
物联网不是对现有技术的颠覆性革命,而是**对现有技术的综合运用,实现全新的通信模式转变,同时,**这样的融合也必定会对现有技术提出改进和提升的要求,以及催生出一些新的技术。
从物联网发展趋势来看，边缘计算成为一个必然。以及边缘计算因给物联网领域中的海量数据传输、实时服务响应等复杂挑战提供了新的解决方案，而受到了国内外政府、工业界和学术界的高度关注和认可。边缘计算将云计算的计算、存储等能力扩展到了网络边缘，提供低时延、高可用和隐私保护的本地计算服务，解决了云计算时延高、受网络环境制约等问题。随着各行业物联网的应用，相信在之后云计算和边缘计算相辅相成。
物联网被称为世界信息产业第三次浪潮，代表了下一代信息发展技术，物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种聚合性应用与技术提升，将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成应用，使人与物智慧对话，创造一个智慧的世界。
【课程收益】
Ø 了解“数据中心”与边缘计算的关联，以及设计规划的关键考量
Ø 了解“物联网”与“边缘计算”的定义与框架
Ø 了解“物联网”与“边缘计算”融合建设的现况，与发展方向
Ø 了解“物联网”建设与应用的核心思路与关键举措
Ø 熟悉建设与优化“边缘计算”的关键核心技能
Ø 了解“物联网”与“边缘计算”常见的应用场景，及其技术架构
Ø 了解“物联网”与“边缘计算”在产业数字化转型的定位与价值
Ø 了解如何识别与规避“产业数字化转型”在实际运作中可能发生的风险
【课程特色】
Ø 实用性：提供实用的思维方法和案例，具前瞻实用性；
Ø 可行性：本课程中用到的理论基础和工具，均经过业界实践的检验，强可行性；
Ø 实践性：课堂安排了案例分析与研讨，以及学员心得分享，以保证学员能够真正掌握所学的方法和技巧，具有很强的实践性；
Ø 全面性：涵盖了“边缘计算”所涉及的概念与立论，如：理论基础，展望与挑战、框架的规划、关键科技等环节，内容全面；
Ø 针对性：期望学员带着相关的问题和困惑来上课，并安排专门的答疑环节予以解答，具有很强的针对性。
【课程对象】企业经营主管，运营主管及骨干成员，信息科技门相关主管，市场营销相关主管，企业营销团队成员，企业运维团队成员，企业战略规划部相关主管
【课程时间】3天（6小时/天）
【课程大纲】
一、 物联网的核心内涵为何？
Ø 物联网的定义为何？
Ø 物联网的核心思维是什么？
Ø 推动物联网快速发展的驱动力为何？
Ø 物联网科技对产业界带来的影响为何？
二、 物联网科技整体发展趋势为何？
Ø 4大体系架构
Ø 8大产业链环节
Ø 9大应用场景
三、 物联网的应用场景与其关键技术为何？
1. 网络架构
Ø 近距离通信
Ø 无线网络
Ø 无线传感器网路
Ø 全IP接入
2. 传感/感知技术
Ø 二维码与RFID
Ø 无线感知技术
Ø 传感器
3. 数据管理基础设施
Ø 云计算平台
Ø 嵌入式科技应用
Ø 大数据平台
Ø 边缘计算
四、 数据中心的发展趋势为何？
Ø 灵活与弹性运营
Ø 模块化架构
Ø 绿色节能
Ø 安全与稳定
Ø 自动化/自我运维
Ø 云计算与新基建的无缝接合
五、 “边缘计算”是个什么概念？
1. 边缘计算的发展历程
Ø 共享到独占
Ø 本地到云端
Ø 远端到边缘
2. 边缘计算的框架 - 计算模式的延伸
3. 边缘计算系统的组成 - 云，边，端
六、 边缘计算的典型应用场景与架构为何？
Ø 工业互联网
Ø 车联网
Ø 云游戏
Ø 远程医疗
Ø 特殊案例分析与研讨 - 特斯拉 视觉算力中心
七、 建设边缘计算应用体系的关键核心技术为何？
1. 云计算，雾计算与边缘计算的区别
2. 边缘计算常见的6种分类与基本架构
Ø 物联网
Ø 工业应用
Ø 智慧家庭/园区
Ø 广域接入网络
Ø 多端接入
Ø 边缘云
3. 6大协同能力
Ø 资源
Ø 数据
Ø 智能化
Ø 应用管理
Ø 业务管理
4. 关键技能
Ø 新基建应用融合
Ø 前端开发敏捷化
Ø 可视化决策/管理
Ø 数据治理与平台优化
Ø 业务连续性的保障机制
5. 案例分析：AM（美洲电信）数据中心云转型之全球数据保护机制优化
八、 边缘计算发展的方向与主要考量为何？
1. 开放型基础架构的运用
2. 产业链应用边缘核心化
3. 人工智能对“自动化”的优化赋能
4. 网路安全管控及风险识别能力
5. 生态链共同协作能力
6. 案例分析与研讨 - 某知名制造业龙头 全自动化车间与智能化数据分析优化
九、 落实物联网思维的当前要务为何？
1. 新基建持续加固与优化
Ø 云平台和操作系统的构建
Ø 整体安全问题（数据、应用、传输）
Ø 物联网在行业落地场景中的深化
Ø 传感器基础能力的强化
2. 打造可持续发展的物联网产业生态体系
Ø 可持续发展供给侧/需求侧闭环机制
Ø 加快完善物联网网络部署
Ø 加快制定物联网与垂直行业融合标准
3. 产业应用深化
Ø 产业数字化、治理智能化、生活智慧化的应用融合
Ø 加快推进新一代物联网芯片、模组等产品的研发
Ø 推动营造有利于物联网安全产业发展的生态环境
十、 课程总结
Ø 学员心得分享
Ø 重点摘要
Ø 答客问
