思源电气:这家公司是目前输变电设备行业中能够覆盖电力系统中一次设备、二次设备、电力电子装置的产品制造和解决方案的少数几个厂家之一。
创意信息:公司继续加快面向泛在电力物联网的战略布局,整合集团技术产品资源,全面参与国家电网从集团到河南、内蒙、天津、陕西、河北等多网省规划项目近40项,形成了覆盖感知、网络、平台、应用和安全五大领域的泛在电力物联网全栈解决方案。
美格智能:美格智能这家公司,有多个智能电力模组产品,主要产品为物联网技术开发服务、基于物联网组网技术的系统解决方案。
积成电子:该公司的主要业务就是主攻电网目动化,凭借公司在智能抄表领域多年的技术积累已和中国移动开展了基于NB-loT技术与云服务、大数据等多方面的合作。
炬华科技:智能电表龙头;收购纳宇电气100%股权,涉足智能水表及智能电表和能源管理系统,开展“四表合一”集采集抄系统试点;客户是国家电网、南方电网及各省网公司。
许继电气:公司与中兴通讯在河南许昌签署战略合作框架协议,双方计划联合就5G通信助力“泛在电力物联网”建设进行深入合作。双方共同探索5G在配电网、综合能源、多站合一、智慧园区等泛在电力物联网业务领域的创新应用,联合开展基于5G的智能电力设备应用场景研究、方案及相关标准的建设,加快5G创新应用的研发和商业化进程。
综合以上的几家,就是在A股市场上,很受市场关注的电力物联网板块的上市公司,希望这篇文章能给投资者们更加了解这个板块,感兴趣的投资者也要注意其中的风险,先了解清楚后再决定是否入场!
近日,边缘计算概念已成A股焦点板块,数只个股实现多日涨停,其被认为是5G的下一个风口。
边缘计算是什么?
分析认为,边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。简单地说,我们可以把边缘计算看作一个位于数据源附近的小型数据处理中心,数据就近采集、分析做出判断,分担一部分云的任务。
国泰君安证券将边缘计算进行类比章鱼,章鱼是无脊椎动物中智商最高的,在捕猎时它们动作非常灵巧迅速,腕足之间高度配合,从来不会缠绕和打结。这是因为,章鱼巨量的神经元有60%分布在章鱼的八条腿上,脑部只有40%,是“多个小脑+一个大脑”的构造,类似于分布式计算。
5G时代,连接设备数量会大量增加,网络边缘侧会产生庞大的数据量。如果这些数据都由核心管理平台来处理,则在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面都会出现问题。边缘计算的优势在于其处理器更接近于数据源,减短了由数据传输速度和带宽限制带来的延时,并对本地数据做初步分析,为云分担一部分工作。
边缘计算作为一个趋势,哪些公司究竟能受益呢?国信证券认为,边缘计算才刚刚起步,最终可能像公有云市场一样,是大玩家的游戏,具体受益者还仍需观望。预判市场将由三大运营商主导,提供计算平台,如浪潮、曙光、华为、中兴等主流设备商提供服务器,此外对上游FPGA和GPU厂商需求将增加。
市场规模空间巨大
据IDC估计,到2025年,互联网设备产生的数据总量将超过40万亿字节。届时,海量的数据及数据实时处理的特性,对数据处理的技术手段提出新的要求,现行的数据处理方式不足以满足需求,边缘计算的出现则为这个难题带来了很多好处。
同时该机构预测,2020年将有超过500亿的终端与设备联网,而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新兴市场。
根据CBInsights的市场规模量化工具,到2022年,全球边缘计算市场规模预计将达到672亿美元。虽然市场空间巨大,但是仍是一个新兴领域。目前来看,主宰云计算市场的公司正在成为边缘计算领域的领先者。随着联网设备越来越多地涌现,新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。
此外东吴证券认为,未来边缘计算发展将继续拉动CDN等行业发展,市场空间大。5G流量比4G增长10倍以上,边缘流量占比更高,边缘计算产业链各环节的价值量至少新增10倍以上。
未来可应用于自动驾驶
边缘计算作为5G衍生概念,在当下各国进入5G“攻坚战”的关键时期,得到了更多人的关注。目前这项技术能够应用于自动驾驶、物联网、机器人、工业、医疗、安防等诸多行业。
MilesGL资本认为,自动驾驶是其中比较突出的一个应用。一个决定无人驾驶车辆是否安全的重要因素是其对不同路况的反应时间。利用计算云来收集并分析行车数据并及时对车辆提供适当的指令是很困难的。英特尔前首席执行官Brian Krzanich估计,一辆连接自动驾驶汽车平均每小时将生成4000兆字节的数据;微软CEO Satya Nadella的评估也类似——每小时6000兆字节的数据。
而从带宽的角度来看,就算是5G的速度也仅仅能达到10兆位/秒,还不到连续上传自动驾驶汽车数据所需的一半。由于在行车安全方面反应速度的任何延迟都可能是灾难性的,数据分析这个任务只能由距离车辆较近/车载的边缘服务器来完成。
另一个相似的应用是在石油勘探和开采上。和自动驾驶车辆一样,一个在深海的石油钻井平台每秒产生约1 GB的数据。这些数据为钻井平台提供足够的信息来决定进一步钻井的策略。由于数据很快就会变得陈旧,因此平台需要对这些数据进行实时处理和分析。
电力行业应用不容忽视
据了解,电网在 2019 年两会报告中提出建设世界一流能源互联网企业的重要物质基础是要建设运营好“两网”,即“泛在电力物联网”和“坚强智能电网”。
对此,电网还提出了国网提出了两个阶段的战略安排,即到2021年初步建成泛在电力物联网,到2024年建成泛在电力物联网,包含感知层、网络层、平台层、应用层四层结构,全面实现业务协同、数据贯通和统一物联管理,全面形成共建共治共享的能源互联网生态圈。
数据显示,目前电网已拥有庞大的联网设备规模与海量数据。接入智能电表等各类终端54亿台,采集数据日增量超过60TB,覆盖全国约471亿客户的用电信息实现在线采集,车联网接入充电桩超过28万个。
另据输配电联盟披露的数据,目前除了电表,国网系统接入的各类保护、采集、控制设备达数千万台。规划到2030年,接入系统的设备数量将达到20亿,整个泛在电力物联网有望成为接入设备最多的物联网生态圈。
中信建投证券认为,由于边缘计算具有显著的三大特点,即:靠近数据源;低时延且响应快;数据安全性高,边缘计算技术近乎是为“泛在电力物联网”的特定需求而量身打造的,因此被国网选中成为“泛在电力物联网”感知层的核心技术。泛在电力物联网作为未来可能接入设备最多的物联网生态圈,是一个被严重低估的边缘计算应用场景。
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