分片传感器 打入5nm产线！这家国产半导体设备商科创板过会，拟募资30亿元

打入5nm产线！这家国产半导体设备商科创板过会，拟募资30亿元

芯东西（公众号：aichip001）

作者 | 高歌

编辑 | Panken

芯东西8月30日报道，今天下午，北京屹唐半导体科技股份有限公司（以下简称“屹唐股份”）通过科创板上市委会议。

屹唐股份的主营业务为干法去胶设备、快速热处理设备和干法刻蚀设备，其产品可应用于逻辑芯片、闪存芯片及DRAM芯片生产。上会稿显示，屹唐股份的干法去胶设备、快速热处理设备和干法刻蚀设备最高可应用于5nm逻辑芯片、128层3D闪存芯片及1y到2x nm系列DRAM芯片的量产。

热处理、刻蚀和去胶是集成电路生产过程中的三个重要步骤。

快速热处理可以增加光刻胶和基片间的黏附能力，防止显影时光刻胶图形的脱落以及湿法腐蚀时产生侧面腐蚀（sideetching）。干法刻蚀主要是指以气体为主要媒介的刻蚀技术，可以让晶圆在干燥的状态下进出系统，进行刻蚀加工。而在刻蚀之后，晶圆已不需要光刻胶作为保护层，因此可以将光刻胶从硅片表面去除，干法去胶利用等离子体将光刻胶去除，其效果较湿法去胶工艺更好。

集成电路制造工艺流程中的主要设备类型（来源：屹唐股份招股书上会稿）

屹唐股份总部位于中国，研发、制造基地分布于中国、美国、德国三地。2016年屹唐股份收购美国半导体设备厂商Mattson Technology Inc.（MTI），并将其作为境外经营主要主体，MTI也是屹唐股份合并报表范围内的主要业绩贡献主体。

根据市场研究公司Gartner统计，2020年屹唐股份干法去胶设备、快速热处理设备的市场占有率分别位居全球第一、第二。

截至上会稿，北京屹唐盛龙半导体产业投资中心（有限合伙）持有屹唐股份总股本的45.05%，为屹唐股份直接控股股东。亦庄产投和亦庄国投则是间接控股股东，均为国资背景。屹唐股份的实际控制人则为财政审计局。

屹唐股份股权结构图（来源：屹唐股份招股书上会稿）

本次IPO，屹唐股份计划发行股份不超过46941万股，拟募集资金30亿元，将分别用于“屹唐半导体集成电路装备研发制造服务中心”、“屹唐半导体高端集成电路装备研发”以及“发展和科技储备资金”3个项目。

屹唐股份募资情况（来源：屹唐股份招股书上会稿）

一、中国境内收入比重上升至42%，10-28nm产品收入大幅上升

根据上会稿，屹唐股份2018年-2020年复合增长率为23.41%，2020年度营业收入较2019年同比增长46.96%。该公司2018年、2019年、2020年营收分别为15.18亿元、15.73亿元和23.13亿元。

净利润方面，屹唐股份2019年变化幅度较大，其2018年-2020年净利润分别为2395.83万元、-8813.98万元和2476.16万元。

2019年屹唐股份净利润为负，呈亏损态势。上会稿写道，该年度屹唐股份的中国区业务团队为了满足国内客户需求而快速扩张，使其各项先行投入开支较大，因此产生了亏损。

屹唐股份2018年-2020年营收及净利润变化

上会稿强调，在报告期内，屹唐股份来源于中国境内的收入分别为3.21亿元、4.94亿元和9.74亿元，复合增长率达74.27%，境内收入占总营收比重由21.12%上升至42.12%。

如果以产品类型划分，屹唐股份营收可分为专用设备销售、备品备件、服务和特许权使用费4种。其中，专用设备销售包括干法去胶设备、快速热处理设备和干法刻蚀设备3种设备的销售收入。2020年专用设备销售金额达16.93亿元，占总营收比例为73.23%，是屹唐股份的主要收入来源。

从2018年到2020年，屹唐股份干法去胶设备销售占比持续增长，快速热处理设备销售占比则有所下降，干法刻蚀设备营收占比为5%左右。

屹唐股份2018年-2020年各业务收入占比及变化

Gartner的数据显示，2018年至2020年间，屹唐股份在干法去胶设备领域市场份额由12.87%提升至31.29%，市场份额排名由全球第三跃升至全球第一；在快速热处理设备领域，屹唐股份的市场份额由11.18%增长至11.50%，为全球第二。

值得一提的是，上交所在问询中，提到了2019年、2020年屹唐股份5nm以内产品收入大幅下降、10-28nm产品收入大幅上升的情况。屹唐股份回应称，由于国内客户的设备制程需求以14-28nm为主，且屹唐股份来自境内客户的收入增加，导致其10-28nm产品收入大幅上升。

而5nm制程设备受头部厂商采购计划影响较大，随着半导体行业升温，芯片制造厂商已加大了先进制程资本开支。2021年1-6月屹唐股份5nm干法去胶设备已卖出，获得了一定收入，具体销售金额则并未披露。

具体到客户上，虽然屹唐股份并未透露报告期3年中前五大客户的名称，仅以客户“A、B、C、D、E、F、G、H”代称，但上会稿显示屹唐股份的代表客户有台积电、三星电子、中芯国际、长江存储、格芯、美光、SK海力士等。

屹唐股份重要代表客户（来源：屹唐股份招股书上会稿）

报告期内，屹唐股份主要的采购项目较多，主要可分为机械类、电气类、机电一体类、气体传输系统类、真空系统类、传感器类、气动系统类、仪器仪表类等。

日本电机、半导体设备供应商Rorze Corporation在三年内一直是屹唐股份的最大供应商。

屹唐股份2018年-2020年前五大供应商（来源：屹唐股份招股书上会稿）

二、中国制造基地已实现设备量产、销售，MTI核心技术人员3人留任

从应用领域来看，屹唐股份的干法去胶设备、快速热处理设备、干法刻蚀设备主要应用于逻辑芯片、闪存芯片、DRAM芯片生产。

具体来说，屹唐股份干法去胶设备、快速热处理设备主要可用于90nm到5nm逻辑芯片1y到2x nm系列DRAM芯片以及32层到128层3D闪存芯片量产产线；干法刻蚀设备主要可用于65nm到5nm逻辑芯片、1y到2x nm系列DRAM芯片以及32层到128层3D闪存芯片量产产线。

当前，屹唐股份在中国的制造基地主要专注于成熟产品的生产及新产品研发，具备从零部件采购到整机生产调试的完整生产能力；美国子公司负责等离子体去胶、刻蚀设备的研发和制造；德国子公司则主要进行快速热处理设备的研发和制造。

从整个半导体设备市场来看，能够提供干法去胶设备、快速热处理设备或干法刻蚀设备的外国厂商主要有应用材料、东京电子、泛林半导体、斯库林（前身为迪恩士半导体）、维易科和比思科公司；境内设备厂商主要有北方华创、中微公司、盛美股份、华海清科和芯源微等。

相比境内竞争对手，屹唐股份是国内唯一一家同时具备等离子体和热处理领先技术的公司，各产品在细分领域有着较强的竞争力。

2020年全球干法去胶设备市场竞争格局（来源：屹唐股份招股书上会稿）

但和国际巨头相比，屹唐股份的市场占有率、营收规模均有一定差距，在原材料采购、产品销售等方面的议价能力、抗风险能力有着明显的劣势。

屹唐股份与行业竞争对手财务情况对比（来源：屹唐股份招股书上会稿）

虽然屹唐股份2020年快速热处理设备市场占有率为11.50%，全球排名第二，但排名第一的应用材料市场占有率高达69.72%，差距较大。

2020年全球快速热处理设备市场竞争格局（来源：屹唐股份招股书上会稿）

2020年，屹唐股份在干法刻蚀领域市场份额0.1%，为全球第十；泛林半导体、东京电子、应用材料三大厂商合计市场份额为90.24%，占据了绝对优势。

2020年全球干法刻蚀设备市场竞争格局（来源：屹唐股份招股书上会稿）

此外，相比应用材料、东京电子、泛林半导体等，屹唐股份还在产品线覆盖广度上有着较大差距。

在收购MTI后，屹唐股份与MTI实施知识产权共享，促进了母、子公司知识产权与核心技术的内部整合。截至2021年5月31日，屹唐股份与MTI共同拥有27项境内已授权发明专利和275项境外已授权发明专利，合计拥有309项已授权专利。

目前，屹唐股份在干法去胶、快速热处理及干法刻蚀3类专用设备产品领域均掌握了相关核心技术，并于2018年中国研发制造基地建成后，实现了3种设备的本地生产和销售。

报告期内，2018年-2020年屹唐股份研发投入占营收比例分别为16.75%、17.75%和14.20%。公司研发人员共124人，占员工总数的20.46%。

屹唐股份收购MTI后核心人员变动情况（来源：屹唐股份对审核中心意见落实函的回复）

在核心技术人员方面，MTI的4名核心技术人员留任3人，其余1人因个人原因离职。收购完成后，屹唐股份又聘请了Hao Allen Lu（陆郝安）、Schubert S. Chu、Michael Xiaoxuan Yang（杨晓晅）、龙茂林、Hua Chung（仲华）等5人在MTI和屹唐股份同时担任核心技术人员，形成了以上述5人为核心的技术研发团队。

上述5人都曾在应用材料任职，其中Hao Allen Lu还曾任英特尔技术制造部资深主任工程师、掩膜刻蚀部门负责人、中国区公共事务部总监、技术制造工程部中国芯片厂项目主管等职务；2016年5月，他还担任了SEMI全球副总裁和中国区总裁。

屹唐股份总裁兼首席执行官Hao Allen Lu（左）、副总裁兼首席技术官Michael Xiaoxuan Yang（中）和副总裁兼首席产品官Schubert Chu（右）

四、财政审计局为实际控制人

屹唐股份的直接控股股东为北京屹唐盛龙半导体产业投资中心（有限合伙），持有45.05%的公司股份。最近一年，江苏招银、南京招银、环旭创芯、吉慧投资等23家机构通过增资或受让股权的方式成为发行人新增股东。

屹唐盛龙的执行事务合伙人为亦庄产投，根据其《合伙协议》，亦庄产投对外代表企业，间接控制屹唐股份45.05%的表决权。亦庄国投则持有亦庄产投100%的股权。

需要指出的是，亦庄产投和亦庄国投的法定代表人均为杨永政，其也是屹唐股份董事长。财政审计局则持有亦庄国投100%的股权，为屹唐股份实际控制人。

除了屹唐盛龙，BH1、BH2和宁波义方为发行人员工持股平台，合计持有屹唐股份13.52%的股份。海松非凡对屹唐股份的持股比例为7.21%，是第三大股东。环旭创芯则为华瑞世纪的全资子公司，两家合计持有5.26%的股份。

屹唐股份股东名单（（来源：屹唐股份招股书上会稿）

结语：屹唐股份三大设备自主可控，干法刻蚀设备市场份额较低需重视

在收购MTI后，屹唐股份对双方技术情况进行了整合，共享技术和资源，实现了干法去胶、快速热处理及干法刻蚀三类专用设备的本土生产能力，促进了国产芯片的自主可控。

但同时，根据Gartner的数据，2020年全球干法刻蚀设备市场规模为136.89亿美元，是屹唐股份的三大产品中规模最大的市场。而这一领域也是屹唐股份市场份额最低、收入占比最低的产品。屹唐股份如果迟迟无法在这一领域打开局面，有可能会在与国际巨头和国内厂商的竞争中处于下风。

基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统研究

本文首发于 5G工业物联。

【摘要】 基于边缘计算研究传感器高频次采集数据的传输、存储和处理技术架构，提出了传感器高频采集设备的软硬件模块组成，并形成通用数据分析处理软件框架，以长时间综合分析多个高频采集设备的数据，为物联网应用对大规模传感器数据进行挖掘处理和分析判决提供基础。

【关键词】 边缘计算；大规模传感器；高频采集

1 引言

物联网是通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，在5G的万物互联时代，物联网要通过大规模的不同类型的传感器去感知周边物体和物理环境，为物联网应用层的数据分析提供依据。传感器采集系统实时监测、感知和采集各种环境或监测对象信息，实现物理世界多种元素、信息空间以及人类社会之间的交流，不同规模，不同采集频率对传感器采集系统的要求不一样，对大规模传感器进行高频次采集，要求传感器采集系统具备大范围高带宽的实时传输、计算、存储和处理能力，统—集中式的云计算模式无法满足此要求，多接入边缘计算(Muti-access Edge Computing, MEC)技术的出现才使其成为可能。

多接入边缘计算MEC是一种在物理上靠近数据生成位置的处理数据的方法，是5G的关键技术之一[1]。边缘计算通过使业务靠近网络边缘扩展了云计算能力，在5G网络中，被认为是能高效处理大量业务数据，满足用户对业务需求的有效技术之一。

大规模传感器高频采集系统将传感器技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术、大规模信息处理系统等多项先进技术集中应用，基于边缘计算，通过研究大规模高频率采集传感器数据情况下传感器数据传输、存储、处理和展示技术，开发一套通用的大规模高频采集数据分析处理软件，长时间持续综合分析多个高频采集设备的数据，并提供二次开发接口，为传感器数据进一步挖掘处理提供基础，可为传感器采集系统的发展和应用推广提供更广阔的平台。

2 国内外研究现状和趋势

常见传感器(如温湿度、水量等)采集系统规模通常较小，覆盖区域集中在企业内部，其采集时间通常不超过毫秒级，也即采集频率为1000Hz以下；相对而言，大规模传感器高频采集系统其覆盖区域广(行政区一级以上区域)，涉及数量多(大于1000个以上)，采集频率高(大于1000Hz以上)。

从国内外已有的相关研究来看，在国家、省、市相关物联网的项目中，虽全方位地涵盖了低速和中高速传感器网络的体系结构、自主组网和通信协议、数据融合与管理、应用示范和测试等研究内容，但大都基于对传感器数据进行低频率采集，对高频率采集的相关研究不多。

市场上的物联网相关厂家尚在集中精力于传输协议的研究和设备的研制，以及监控系统的开发，也是基于低频次采集的，对大规模的高频次采集传感器数据处理分析技术未见报道。

对高频传感器采集进行分析的产品硬件有测量仪器，软件有NI公司的Labview，这些都是少量几个通道的短时间直接分析，未有长时间的多设备的持续综合数据分析。

在电力、管网、地震、环境等监测应用中，都有对大范围高密集的传感器进行长时间高频次采集监测的需求，有必要对此开展相关研究。

3 基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统

大规模传感器高频采集系统具有如下特点：

（1）采集数据量大： 采样精度和频率高，单位时间内采集的数据量大；

（2）数据传输带宽： 要传输的传感器数据量大，必须要求网络带宽高；

（3）存储线性增加： 单个传感器的采集数据随时间线性增长；

（4）采集时间同步： 存在不同的采集设备之间的时间同步问题；

（5）系统规模大： 系统需要综合分析多个传感器的数据才能得到有意义的结果；

（6）计算处理要求高： 由于需要对数据进行信号分析，滤波等处理，计算量非常大。

针对系统特点需求，首要研究大规模传感器高频采集系统体系结构和相关实现技术，研究大规模高频率采集传感器数据情况下传感器数据传输、存储、处理分析和展示技术。

其次要研制一款传感器高频采集设备作为系统的数据源，开发一个大规模高频采集数据分析处理软件以供传感信息查看和管理，基于边缘计算构建一个大规模高频采集数据服务平台进行传感数据的上传、存储、计算和分析。

下面从网络体系结构、中心平台架构、高频采集设备硬件组成和软件框架、相关关键技术和系统应用场景几个方面进行论述。

3.1 网络体系结构

如图1所示 ，大规模传感器高频采集系统是由高频采集设备、分布式MEC在线计算服务器和集中式云端中心服务平台组成。高频采集设备实时高频次收集传感器监测数据，通过4G/5G移动网或固网传送至分布式MEC在线计算服务器进行处理，分布式MEC在线计算服务器再把原始数据和计算结果传输到集中式云端中心服务平台，在服务平台中数据上传集群接收传感器数据流，存储到数据存储仓库。

图1 系统体系结构图

系统采用分布式架构，充分利用MEC计算服务器的高性能运算能力，对异构数据实施高效的存储、管理、同化、分析与信息发现，以实现高可信度的实时预警决策。其中，数据存储和管理涉及异构数据整合和数据仓库设计；异构数据同化、分析和信息发现则是评估与预警服务的关键。

3.2 中心服务平台架构

如图2所示 ，中心服务平台由数据上传集群、离线分析集群、分布式计算集群、数据存储仓库和应用服务集群组成。

图2 平台架构图

多个高频采集设备采集的数据通过网络（以太网、移动通信网、无线网络等）上传到MEC在线计算服务器，MEC在线计算服务器形成的分布式计算集群实时对原始数据进行压缩传输、整形清洗等预处理，产生相关频谱等计算结果，原始数据和计算结果都传送到数据上传集群，由数据上传集群进行分片接收处理，存储到数据存储仓库,更新业务数据库中的数据索引。

用户、维护和管理人员访问应用服务集群，从业务数据库获取设备和数据索引信息，当查看波形、频谱等传感信息时，由应用服务集群请求分布式计算计算集群进行计算，计算结果由应用服务集群返回给客户端。

离线分析集群通过构建数据分析模型，对采集的高频次传感器原始数据和计算结果进行多角度分析、深度挖掘学习和综合分析处理，以得到有意义的结果，同时能生成分析报告，供管理者决策。当大量传感数据具备空间地理信息之后，并结合入GIS系统之后，使得结合空间地理信息的实现多角度多面向个性化的传感信息分析模式成为可能。通过数据挖掘及模式匹配、多样化输出模式及图形化控制终端系统设计，对传感数据结合空间地理信息数据进行管理和计算，能直观诠释空间、时间及各感知信息之间的相互关系。

在数据上传和客户端访问的前端，都通过负载均衡来实现对高并发访问的分流控制。

3.3 高频采集设备组成

如图3所示 ，设备由多个模块组成，高精度时钟模块经校准后，为设备提供高精度的时间同步功能；移动通信模块支持与4G/5G移动网络进行通信；传感器网络通信模块具备协议栈处理功能，提供与低速/高速传感器网络及设备的通信，并通过总线（SPI）与主处理器相连；WiFi模块提供到无线局域网的接入能力；信息显示模块为设备提供图形化信息显示；外部采控提供高频采集设备连接多种传感器的接口，并进行接口转换和防护处理；GPS/北斗模块提供设备位置信息；数据处理和控制模块为高频采集设备提供高性能的处理能力；电源模块为设备所有其它模块供电。

图3 硬件组成图

3.4 高频采集设备软件框架

如图4所示 ，软件布署在数据处理和控制模块中，数据服务完成高频采集传感器数据的汇聚与传输，实现传感网数据到无线局域网、移动通信网络、有线网络的传输。

图4 设备软件框架图

采集控制实现外部采控接口中传感器数据的高频采集。协议管理实现对传感器网络的管理，实现RS-485 Modbus RTU、Modbus TCP应用协议支持；参数配置功能实现管理中心对设备参数进行配置，通过RJ45或USB进行配置。

TCP/IP协议栈提供网络通信支持。WiFi协议栈提供无线局域网通信。4G/5G通信RIL框架提供移动网络通信框架。传感器网络通信接口实现与传感器网络的信息交互，实现传感网数据的汇聚和控制指令的分发。

操作系统提供应用软件的平台支持。

驱动提供对硬件的抽象接口。包括：SPI、LAN、UART、USB、4G模块、GPIO、AD/DA、I2C、WiFi、LCD显示、按键、传感器驱动。

3.5 大规模高频釆集数据分析处理软件

如图5所示 ，数据分析处理软件使用组态软件架构，把处理、显示、分析等模块分离，易于修改显示方式和增加分析处理功能。

图5 分析处理软件框架图

分析处理软件包括底部驱动程序，通讯协议等与设备配套使用的控制软件，自动识别设备配置，远程设置设备的量程、滤波及采样参数，完成信号的实时采集分析处理。

控制界面提供设备识别、参数配置、实时采集、数据预处理、格式转换及数据保存功能。分析界面提供时差域、幅值域、频率域和相关分析功能。

决策界面部分，通过长时间统计分析，多设备综合计算，对结果进行数据可视化显示，生成决策报告，并提供在线操作帮助。

4 关键技术

4.1 采集时间同步技术

时间同步是对多传感器综合分析的前提，需要在统一的时间轴上，方可通过传感器数据时间分析多传感器之间的相关性。可通过两种途径保证传感器数据的同时性（误差在较小范围），一是 采集设备统一使用GPS授时，结合自身的高精度时钟持续采集；二是 由分布式MEC在线计算服务器校正传感器数据时间。

4.2 传感数据空间可视化技术

基于高频次采集的大量实时数据，以及传感器的位置信息，可实时在GIS空间信息上显示相关区域的传感信息，通过提供一系列的分析和处理的手段，使用户直观的获得相关可视化分析结果 。

可视化要求能对被传感器采集系统覆盖区域进行空间数据查询，同时获得对应的传感采集数据信息。系统需提供可拖动时间轴，获取相关区域的历史传感信息，或获取指定区域的历史环境的变化过程图。

要实时在GIS中显示某区域的传感器数据，其难点在于接收、解析及处理远程采集设备的地理位置信息及传感信息，在大数据吞吐量下须具备高可靠性。历史数据可视化回放的难点在于允许用户可以通过拖拉滚动条或者指定时间范围自动播放，还原指定区域环境信息历史的走向。

可视化分析则要求系统能对用户指定的服务端接收到的原始数据进行自定义的可视化分析处理，包括简单的数学运算、复杂的聚类、模式匹配等数据处理。

4.3 高频传感数据压缩技术

传感器采集的数据具有一定的冗余，通过数据融合技术可提高数据收集的效率和准确性 。传统的数据融合技术优先考虑节省能量，为融合尽量多的合并数据包，降低数据传输量，通常会牺牲数据包的传输延时。

由于高频采集的传感器数据量大、实时性要求高，需研究在满足时间性和信息完整性的要求下，对大量的信息进行编码融合，以减少传输带宽并压缩存储。数据融合机制需根据信息与业务的实时性要求选择不同的数据融合度，且能根据网络各层协议的信息，调整数据融合的融合度、缓存大小、融合等待时间等参数，在节省能量和传输速度方面达成平衡。

4.4 高频传感器数据储存方式

高频传感器采集的数据量大，数据流有连续和间断的，数据量随时间的增加而线性增长，在分布式MEC在线计算服务器及数据存储仓库中，必须设计特定的存储结构存储，方便插入和查询。通过把间断分散的高频传感器数据片按时间顺序整理成连续的数据流，方便进一步的查看和处理 。

4.5 实时分析处理架构研究

高频采集设备上传的传感器数据经过整形等预处理过程写入数据存储仓库的同时，必须实时计算出波形、频谱等图形推送给客户端查看 。由于传感器数量多，分布式MEC在线计算集群必须在短时间内计算出大量的传感器图形，就需要研究并发度高，计算速度快的系统架构及算法。

4.6 数据融合与挖掘技术

数据挖掘在时间节点上包括以下层面 ：对已有数据库，通过专家知识建立数据挖掘的算法基础和相应的挖掘引擎，挖掘出相应的数据模式；在采集信号异常时，通过待分析数据和经验数据模式的数据比对，进行实时预测和警报，并更新警报于数据库。

5 应用场景

系统可应用在需要对大量传感器进行长时间持续综合分析的场合，根据不同的应用领域，进行定制开发形成特定的监测系统。

桥梁应变在线监测需要在一座桥梁部署几十个应变传感器，监测桥梁形变情况，提前预警断裂。当选用应变信号传感器作为高频采集传感器，则可把系统用于桥梁应变在线监测。

管道（水、天然气、石油等）在线监测需要监测管道中的压力、流量、流速等，综合多采集点信号实时计算反应其泄漏情况。当选用流量、压力信号传感器作为高频采集传感器，则可把系统用于管道在线监测。

电力在线监测需要监测电力线路的电压电流变化，计算电力网络的功率、相位信息，用于漏电检测和电能分配调度等。当选用电流、电压信号传感器作为高频采集传感器，则可把系统用于电力在线监测。

6 结束语

文中分析大规模传感器高频采集系统特点，提出基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统，对其关键技术和分析软件架构进行研究，为大规模传感器高频采集系统应用提供基础，推动5G垂直行业应用发展。

参考文献

[1] 马洪源，肖子玉，卜忠贵，赵远.5G边缘计算技术及应用展望[J].电信科学,2019年06期

[2] 张旭，佟晓鹏，张宇，王鹏.物联网智能边缘计算[J].人工智能,2019年01期

[3] 王续澎，郭忠文，刘颖健，刘石勇，王玺.传感器网络高频数据采集算法[J].中国海洋大学学报（自然科学版）,2019年05期

[4] 边缘计算在物联网中的作用[J].无线电通信技术,2019年01期

[5] 聂衡，赵慧玲，毛聪杰.5G核心网关键技术研究[J].移动通信，2019年01期

[6] 朱春荣.5G网络边缘计算技术分析及应用展望[J].电子测试，2020年02期

[7] 高翔霄，俞达，任月慧，高玲玲，徐丽.无线传感器网络数据传输延时分配算法[J].计算机测量与控制，2020年05期

★原文发表于《广东通信技术》2020年第9期★

DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2020.09.005

引用格式：蓝海盛, 张文娟. 基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统研究[J]. 广东通信技术, 2020, 40(9): 21-25.

作者简介

蓝海盛： 工程师，大学本科，移动通信国家工程研究中心，主要从事无线通信领域相关技术研究。

张文娟： 工程师，硕士研究生，移动通信国家工程研究中心，主要从事无线通信领域相关技术研究。

校审：闻磊、张启迪

排版：张启迪

来源：5G工业物联

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