EdgeX Foundry 社区很高兴宣布 Odesa 4.0.1 正式发布！这是针对 EdgeX 4.0 "Odesa" 长期支持（LTS）版本的首个维护更新。
作为全球领先的开源边缘计算框架，EdgeX Foundry 始终致力于为开发者和企业提供一个中立、灵活且可互操作的边缘平台。Odesa 4.0.1 的发布，标志着我们在兑现 LTS "稳定承诺" 的道路上迈出了重要一步，为工业物联网（IIoT）部署提供了更加坚固的基础。
【上海，2025年11月】
备受瞩目的 昇腾 AI 创新大赛 2025 上海区域赛 近日圆满落下帷幕。本次大赛汇聚了华东地区顶尖的 AI 创新力量，经过激烈的角逐和严格评审，上海亿琪软件有限公司（NereidAI） 凭借其出色的技术实力和创新的解决方案，在众多优秀企业中脱颖而出，一举荣获 企业赛道铜奖。
想象一下：团队正在部署一个 PyTorch XPU 项目，兴冲冲地运行 pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu，结果却卡在下载，进度条慢得让人抓狂。几小时后，安装终于完成，但第二天另一个同事重复同样流程，又是漫长等待。更糟的是，内网带宽有限，频繁从外网（如 https://download.pytorch.org/whl/xpu）拉取大体积 XPU 包，简直是效率杀手。你是否也遇到过这种“依赖地狱”？这正是我们今天要解决的痛点！
本文手把手教你如何在 K3s 集群中使用 Rancher Monitoring 来监控外部 ThingsBoard 服务的关键指标，帮助你及时发现问题，确保物联网平台稳定运行。
在边缘计算的浪潮中，人工智能（AI）推理从云端向边缘设备的迁移已成为趋势，带来更低的延迟、更高的隐私保护和更优的资源效率。Intel 的 OpenVINO™ 工具包及其 Model Server (OVMS)，结合 EdgeX Foundry 的开源框架，提供了一个强大的边缘智能引擎。我们公司自豪地贡献了 GitHub 开源仓库 edgexfoundry-holding/device-ai-openvino-ovms，展示如何通过零代码、即插即用的方式，在 Intel CPU、GPU 和 NPU 上实现高效边缘 AI 推理。这一仓库是我们对开源社区的承诺，旨在推动边缘智能的广泛应用。
技术分享｜The Next Generation Internet of Things 下一代物联网 曾经描述过：远端和物联网智能设备：遥远的、偏远的或网络资源匮乏的地方将是边缘计算的用武之地，不仅是减少了数据传输的时间和效率问题，还解决了现场智能设备的数据处理问题。