EdgeLite Gateway

开源边缘AI网关 —— 采集 + 思考 + 视觉确认，让边缘节点会"思考"

13种核心协议 · 3个自学习AI模型 · 传感器AI+视觉AI双确认 · 10分钟Docker部署 · 512MB即可运行

快速开始 · 在线演示 · AI能力 · 功能全景 · 技术架构 · 企业版 · 技术支持

English

EdgeLite 是什么？

EdgeLite Gateway 是一个面向工业物联网场景的开源边缘AI网关。它不是传统网关——只搬运数据；而是在边缘侧完成设备数据采集 → AI实时推理 → 视频联动确认的完整闭环，让边缘节点真正会"思考"。

一句话：采集 + 思考 + 视觉确认，数据不出厂，延迟 < 100ms。

为什么需要边缘AI网关？

现状痛点	EdgeLite 的回答
传统网关只采集，不思考	13种协议采集 + ONNX边缘推理 + 规则引擎联动
AI推理依赖云端，延迟高、数据安全风险	边缘侧实时推理，单次延迟 < 100ms，数据不出厂
传感器告警误报多，缺乏交叉验证	传感器AI异常 → 调取摄像头 → 视觉AI二次确认 → 高置信告警
多协议设备各写一套采集程序	一个网关统一接入，Modbus/S7/OPC UA/MQTT...全覆盖
AI模型训练一次永远不变	3个预置模型开箱即学，越用越准，精度从60%进化到90%

🚀 快速开始

🎯 不想部署？先体验演示站点：https://edgelite.jjtt.net/　用户名 admin / 密码 Edgelite@123 ⚠️ 此凭据仅用于演示环境，请勿用于生产部署！

只需安装 Docker，无需 Node.js / Python

首次启动时若未设置环境变量，系统将随机生成管理员密码并打印到控制台日志中。

请在首次启动后查看日志获取初始密码，并立即修改为安全密码。

⚠️ 安全警告：首次部署必须设置 JWT Secret Key，否则服务无法启动。编辑 .env 文件，将 EDGELITE_SECURITY__SECRET_KEY 替换为安全随机密钥：
# 生成 256 位随机密钥（复制输出结果到 .env 文件）
python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"
Docker 部署时，编辑 docker/.env 中的 SECRET_KEY 字段。切勿使用占位符或默认值！

⚠️ Windows 用户：请使用 PowerShell（不要用 CMD），右键开始菜单 → Windows PowerShell

# 1. 克隆仓库
git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway

# 2. 生成配置文件（Windows PowerShell 用 Copy-Item 替代 cp）
cp docker/.env.example docker/.env

# 3. 构建并启动（首次约 3-5 分钟，之后秒启）
cd docker && docker compose build edgelite && docker compose up -d

# 4. 查看启动日志
docker compose logs -f edgelite        # 看到 "Uvicorn running" 即成功，Ctrl+C 退出

首次启动后，请查看控制台日志获取初始管理员密码。

首次登录后需强制修改密码。

📡 断网缓存配置（可选）

MQTT断网缓存功能默认关闭，启用后断网时消息自动持久化到SQLite，网络恢复按序重传：

登录后进入 系统管理 → MQTT Server
开启 启用断网缓存 开关
配置参数：
- 离线数据库路径：默认 data/mqtt_offline.db
- 最大缓存条数：默认 10000
- 最大重试次数：默认 5
- 重传间隔(ms)：默认 5000
点击保存即可，网络中断时消息自动缓存，恢复后自动重传

🖥️ 已安装 Node.js？用混合模式（本地构建前端 + Docker 跑后端）

如果你本地有 Node.js 18+，可以先构建前端再用 Docker 启动，这样访问 http://localhost:3000 （Nginx 提供前端，速度更快）：

git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway
cd web && npm install && npm run build && cd ..
cp docker/.env.example docker/.env
cd docker && docker compose --profile nginx up -d

🛠️ 前提条件

软件	最低版本	检查命令	安装方法
Docker	20.10+	`docker --version`	Docker Desktop 或 `curl -fsSL https://get.docker.com \| sudo sh`
Git	2.30+	`git --version`	Git 下载
Node.js (仅混合模式)	18+	`node --version`	Node.js 官网
Python (仅开发模式)	3.11+	`python --version`	Python 官网

💡 Windows 用户注意：Windows 自带 CMD 不支持 && 连接命令，请使用 PowerShell 或安装 Git Bash。

⚠️ 常见问题速查

报错信息	可能原因	解决办法
`docker: command not found`	没装 Docker	去 Docker 官网下载安装
`Docker Desktop is not running`	Docker 没启动	双击桌面 Docker 图标启动
`INFLUXDB_TOKEN is not set`	没复制 `.env` 文件	执行 `cp docker/.env.example docker/.env`
`port 8080 is already in use`	端口被占用	关闭占用端口的程序，或修改 docker-compose.yml 端口
页面打开白屏/一直在加载	前端没构建或其他原因	见下方逐步诊断
打开 8080 只有 API 文档页面（Swagger）	前端未构建（Python 本地部署模式）	需另开终端启动前端：`cd web && npm install && npm run dev`，然后访问 `http://localhost:5173`；或用 Docker 部署（自动构建前端）
登录时提示"用户名或密码错误"	忘了密码	首次启动查看日志获取随机生成的密码，或检查 `docker/.env` 中 `ADMIN_PASSWORD` 设置；如需重置请设置 `ADMIN_RESET_PASSWORD=true`

🔍 页面打不开怎么办？（逐步诊断）

💡 Windows PowerShell 用户注意：下面命令中的 ls 换成 dir，curl 换成 curl.exe

# 诊断 1：Docker 容器在不在？
cd docker && docker compose ps

✅ 正常：3 个容器（edgelite / influxdb / mosquitto）状态全是 Up 或 healthy ❌ 异常有容器 Exited → 执行 docker compose logs <容器名> 看错误日志

# 诊断 2：后端是否在运行？
curl http://localhost:8080/health

✅ 正常：返回 {"status":"ok"}

# 诊断 3：InfluxDB 是否健康？
curl http://localhost:8086/health

✅ 正常：返回 {"status":"pass"}

以上 3 步全部通过后，浏览器打开 http://localhost:8080，用 admin 及你在 docker/.env 中设置的 ADMIN_PASSWORD 登录。

💡 还不行？ 终极重装法（注意这会清空所有数据）：

Linux / Mac：

cd docker && docker compose down -v && rm -rf ../data/ && cp .env.example .env && docker compose build edgelite && docker compose up -d

Windows PowerShell：

cd docker; docker compose down -v; Remove-Item -Recurse -Force ../data/; Copy-Item .env.example .env; docker compose build edgelite; docker compose up -d

📋 功能全景

设备接入 · 13种核心协议

类别	协议	说明
通用工业	Modbus TCP / RTU	最广泛使用的工业协议，几乎兼容所有 PLC/传感器
PLC	Siemens S7 (S7-200~1500)	西门子 PLC 全系列
PLC	Mitsubishi MC (iQ-R/Q/L/FX)	三菱 PLC 全系列
PLC	Omron FINS (CJ/CP/NJ)	欧姆龙 PLC
PLC	Allen-Bradley CIP/PCCC	罗克韦尔 AB PLC
OPC	OPC UA Client	跨平台工业互操作标准
OPC	OPC DA Client	传统 Windows OPC 兼容
IoT	MQTT Client	物联网发布/订阅协议
IoT	HTTP Webhook	HTTP 推送/拉取，最低接入门槛
视频	ONVIF Camera	IP 摄像头发现/PTZ控制/RTSP流

北向平台 · 6个

IoTSharp · ThingsBoard · ThingsCloud · ThingsPanel · Huawei IoTDA · Custom MQTT

🧠 边缘AI推理引擎

这是 EdgeLite 与传统网关的核心差异——在边缘侧完成AI推理，数据不出厂，延迟 < 100ms

ONNX Runtime 推理引擎：原生支持 .onnx 模型，边缘侧实时推理，单次延迟 < 100ms，最大并发 4
3个自学习预置模型：
- elg-anomaly-v1 异常检测：物理仿真冷启动 → EWMA自适应 → 告警反馈优化
- elg-trend-v1 趋势预测：物理方程启动 → 在线ARIMA参数辨识 → 残差驱动结构升级
- elg-threshold-v1 动态阈值：初始分位数 → STL季节性分解 → 用户反馈调整
模型自学习闭环：采集 → 推理 → 反馈 → 参数更新，单设备本地闭环，无云端依赖，精度从 60% → 90% 可见进化
模型热加载：不重启网关即可替换模型，运维零中断
AI → 规则引擎联动：AI推理结果直接驱动告警规则
MCP Server：Model Context Protocol，AI Agent 可查询设备实时状态
传感器AI + 视觉AI 双确认：传感器异常 → AI确认 → 调取摄像头 → 视觉AI二次确认 → 高置信告警

📊 AI模型自学习进化过程（点击展开）

3个预置模型不是静态文件，是"部署即学习，越用越准"的活模型：

时间	异常检测 F1	趋势预测 MAPE	动态阈值误报率	阶段
Day 0	0.60	25%	30%	🟡 物理仿真基线
Day 3	0.65	20%	20%	🟡 在线参数适应中
Day 7	0.75	15%	10%	🟢 参数基本收敛
Day 14	0.82	12%	6%	🟢 反馈优化中
Day 30	0.88	9%	4%	🔵 稳定进化
Day 60+	0.90+	8%	3%	🟣 成熟模型

全程单设备本地闭环，数据不出厂，无需联网即可持续进化。

自学习进化看板可视化展示：精度曲线 + 参数变化事件 + 反馈统计 + 预测vs实际对比图

⚙️ 启用AI推理引擎（点击展开）

AI推理引擎默认启用，Docker 部署时已自动包含 ONNX Runtime，无需额外操作。

如需关闭 AI 引擎，在 configs/config.yaml 中设置：

ai_inference:
  enabled: false

flowchart LR
    A[设备数据] --> B[ONNX推理引擎]
    B --> C{异常分数 > 阈值?}
    C -->|是| D[AI告警触发]
    C -->|否| E[正常数据]
    D --> F[PyGBSentry视觉确认]
    F --> G[高置信告警+通知]

核心引擎

模块	能力
采集调度器	最大并发50, 看门狗超时重启, 帧错误率告警
规则引擎	阈值告警 / 死区过滤 / 变化检测 / 条件动作 / AI条件联动
边缘规则引擎	单点阈值评估, <100ms延迟
预处理管线	缩放/死区/限幅/开方/累积/滤波/聚合/插值/滑动窗口/降采样
流计算引擎 (CEP)	滚动/滑动/会话窗口, 移动平均/极值统计, 变化率监控, 模式检测
协议转换网关	Modbus↔OPC UA 数据映射, 类型转换, 配置化映射规则
脚本引擎	JavaScript/Lua 沙箱执行
数据质量监控	5维度评分(采集率/延迟/完整性/异常率/连续性)
告警服务	5级严重度, 升级/抑制/统计(MTTR/MTBF)
告警关联	时间窗口 + 设备拓扑根因分析
通知服务	钉钉 / 邮件 / 企业微信 / Webhook 4通道
设备联动	事件触发跨设备联动
链路冗余	主备链路自动切换
熔断器	Closed/Open/Half-Open 三态
断网缓存	SQLite持久化, 恢复后按序重传
多网关级联	mDNS邻居发现, 父子/对等拓扑
命令审批	多级审批链(Operator/Supervisor/Manager)
配置热更新	文件监控 + API + 敏感变更检测
配置版本管理	变更历史与回滚

安全能力

模块	能力
JWT认证	Access(30min) + Refresh(7天), HS256/384/512
RBAC	3角色(admin/operator/viewer) × 30权限
密码安全	bcrypt(rounds=12, OWASP 2023)
Token撤销	内存撤销列表, 上限100000
登录保护	5次失败锁定15分钟
TLS安全	双向TLS(mTLS), CA自签名, 证书轮换
敏感配置加密	Fernet对称加密, 敏感字段自动识别
固件签名	RSA-2048/4096 + ECDSA(P-256/P-384)
审计日志	全操作留痕, 独立SQLite
数据脱敏	密码/Token/API Key/JWT/手机号等正则脱敏
CSRF防护	X-CSRF-Token校验
请求限流	按IP/路径限流(60次/分钟)

运维能力

Prometheus指标：/metrics端点, 4级指标, Grafana集成
日志聚合：多源收集 / 结构化JSON / 级别动态调整 / 归档轮转 / 远程分发
OTA升级：远程升级 / 回滚 / 版本管理
串口透传：串口↔TCP透传, IP白名单
系统自检：自检端点 + 聚合健康检查

可视化与交互

看板：设备/点位总数、在线率、今日数据量
SCADA 编辑器：拖拽绑定测点 + 实时数据
数字孪生：Three.js 3D 模型绑定 / 测点映射 / 视角同步（实验性）
数据查询：多维度图表 / 自定义时间范围
国际化：zh-CN + en-US

📸 界面预览

仪表盘	规则管理

组态编辑器	服务管理

📊 社区版量化总览

维度	数值
南向协议驱动	13 个
北向平台适配器	6 个
API路由模块	45 个
前端页面	35 个
预置AI模型	3 个（均支持自学习）
安全模块	12 个
核心引擎模块	33 个
业务服务模块	24 个
告警通知渠道	4 个
RBAC权限项	30 个
测试文件	196 个

🏛️ 技术架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      北向平台对接                          │
│  ThingsBoard  IoTSharp  ThingsCloud  ThingsPanel          │
│  Huawei IoTDA  Custom MQTT  ↑ MQTT/HTTP/REST              │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    核心引擎 (EventBus)                     │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────┐                │
│  │  MQTT Forwarder │  │   规则引擎        │                │
│  │  预处理管线      │  │  告警/通知服务    │                │
│  └─────────────────┘  └──────────────────┘                │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  边缘AI推理引擎                             │
│  ONNX Runtime  │  3自学习模型  │  模型热加载  │  AI→规则联动 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     数据抽象层 (SOR)                       │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐        │
│  │   SQLite ORM  │  InfluxDB 2.x Client       │        │
│  │   离线Cache   │  Tags: device,tenant,asset  │        │
│  └──────────────────────────────────────────────┘        │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     API & WebSocket                        │
│  REST /api/v1/*  │  WS /ws/v1/{realtime,alarm,device}     │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     驱动管理层 (Registry)                  │
│  13 Core Protocols: S7/MC/FINS/AB/Modbus TCP/RTU/         │
│  OPC UA/DA/MQTT/HTTP/ONVIF/Modbus Slave/Simulator         │

└──────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈：Python 3.11+ / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / ONNX Runtime / Vue 3 / Naive UI / InfluxDB 2.x / SQLite WAL

🤔 为什么选择 EdgeLite？

维度	EdgeLite Gateway	传统采集网关	中心化AI平台
边缘AI推理	✅ ONNX + 3自学习模型	❌ 无内置	❌ AI在中心侧
推理延迟	< 100ms（本地推理）	N/A	依赖网络，断网不可用
断网可用	✅ 推理+告警+缓存全本地	✅ 采集本地可用	❌ 断网即失效
规则引擎+告警	✅ 内置	❌ 需自行开发	✅ 但依赖网络
视频联动	✅ ONVIF + 视频AI	❌ 不支持	⚠️ 延迟高
工业协议	13种核心协议	12+种	需网关中转
部署门槛	Docker 10分钟	中等	需服务器+网络
内存占用	~80-150 MB	~30-60 MB	N/A
二次开发	Python（低门槛，生态丰富）	C#/.NET（中等门槛）	受限

EdgeLite 的核心优势是边缘侧自治——AI推理、规则告警、断网缓存全部在本地完成，不依赖中心侧网络。中心化AI平台适合大规模模型训练和跨节点分析，EdgeLite 适合需要低延迟、断网可用、数据不出厂的边缘智能场景。

📦 安装部署

方式	适合谁	一句话说明
Docker 纯容器（推荐）	新手推荐	只需 Docker，克隆 → 构建镜像 → 浏览器打开
Docker + 本地前端	有 Node.js，想要 Nginx 加速	本地构建前端，Docker 跑后端
Python 本地部署	开发者/二次开发	Python 3.11 + Node.js，启动开发服务

方式一：Docker Compose + 本地前端

git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway
cd web && npm install && npm run build && cd ..
cp docker/.env.example docker/.env
cd docker && docker compose --profile nginx up -d
# 浏览器打开 http://localhost:3000，账号 admin，密码为 docker/.env 中设置的 ADMIN_PASSWORD

端口	服务	说明
`3000`	前端 (Nginx)	Web UI
`8080`	后端 (FastAPI)	REST API + WebSocket
`8086`	InfluxDB	时序数据库（仅 localhost）
`1883`	Mosquitto MQTT	MQTT Broker

方式二：Python 本地部署（开发模式）

⚠️ 重要：此方式需要两个终端分别运行后端和前端。如果只启动后端，浏览器打开 http://localhost:8080 会看到 API 文档页面（Swagger），而非完整的管理界面。

# 终端 1：启动后端
git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate        # Windows PowerShell
source .venv/bin/activate     # Linux / Mac
pip install -e ".[dev]"
cp configs/config.example.yaml configs/config.yaml
python main.py --port 8080

# 终端 2：启动前端开发服务器（必须另开一个终端）
cd web && cp .env.example .env && npm install && npm run dev

# ✅ 浏览器打开 http://localhost:5173（前端开发服务器地址，不是 8080）

📦 可选：安装 InfluxDB 和 Mosquitto

# Ubuntu/Debian
sudo apt install influxdb mosquitto
# 或用 Docker 单独启动：
docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 influxdb:2.7
docker run -d --name mosquitto -p 1883:1883 eclipse-mosquitto:2

不安装也能跑——系统会自动降级为缓存模式。

🏢 企业版

社区版解决"能不能用"的问题，企业版解决"敢不敢用在生产"的问题。

EdgeLite 企业版在社区版全部能力基础上，围绕可靠性、安全性、AI深度、运维效率四个方向增值，适合生产环境部署。

企业版核心增值

增值方向	社区版	企业版	解决什么问题
可靠性	单机部署，无故障转移	高可用集群 + K8s自愈 + 自动故障转移	生产环境不能接受宕机停服
安全性	基础TLS + JWT	国密SM2/SM3/SM4 + 等保2.0合规 + LDAP/SSO + 字段级加密	满足等保合规和国密要求
AI深度	3模型本地自学习(60%→90%)	+AI主动发现未知异常 + 联邦学习多节点协同 + 行业专用模型	从"AI被动检测"到"AI主动发现+群体协同"

协议扩展 · +8个企业级协议

协议	场景	说明
BACnet	楼宇自控	BACnet/IP + MSTP，楼宇场景完整支持
OPC UA Server	内置服务	对外暴露网关数据为OPC UA节点
FANUC CNC	CNC加工	FOCAS完整接口，CNC状态+程序管理
IEC 104	电力SCADA	电力调度标准协议
DL/T 645	电力计量	电能表数据采集
EtherCAT	实时以太网	运动控制场景
KNX	楼宇控制	楼宇智能控制标准
专用协议SDK	扩展框架	自定义协议快速开发框架+模板

AI能力增强 · 三级智能进化

社区版AI"自己学"，企业版AI"会创造、会协同"

智能等级	能力	社区版	企业版	用户体验
L1 边缘推理	ONNX实时推理 + 模型热加载	✅	✅	数据不出厂，延迟 < 100ms
L2 自学习进化	3模型开箱即学，越用越准	✅	✅	部署即学习，精度从60%→90%可见进化
L3 主动发现	AI自动发现未知异常模式，推荐新模型	❌	✅	"发现新异常模式[振动异常]，已生成检测模型，是否启用？"

L3 主动发现：社区版3个模型只检测已知异常。企业版AI持续分析残差数据，自动发现从未见过的异常模式，生成检测模型并推荐给你——从"被动检测"升级为"主动探索"。

📊 企业版AI完整能力对比（点击展开）

AI维度	社区版	企业版
推理引擎	ONNX Runtime	ONNX Runtime + OpenVINO(Intel硬件加速)
预置模型	3个自学习模型	3个自学习模型 + 行业专用模型(振动/泄漏/电池/能耗等)
自学习闭环	✅ 单设备本地(60%→90%)	✅ + 联邦学习多节点协同(→95%+)，数据不出厂
AI主动发现	❌	✅ 残差模式挖掘 + DTW聚类 + 自动推荐第4/5/N个模型
智能诊断对话	❌	✅ "最近为什么这么多误报？" → 根因分析+调优建议
异常根因分析	❌	✅ 告警关联 + 设备拓扑 + 历史模式 → 自动定位根因
报告自动生成	❌	✅ 自动生成周报/月报：设备在线率、告警统计、AI进化效果
自定义模型	❌	✅ 上传ONNX/TFLite/PMML + A-B测试 + 模型版本管理 + 性能监控
联邦学习	❌	✅ FedAvg聚合 + 差分隐私(ε=3.0) + 梯度压缩，多节点协同进化
模型市场	❌	✅ 精选模型 + 行业套件，一键部署
视频联动	基础(异常→视频确认)	深度(二次确认+自动录像+智能巡检+多摄像头联动)
推理延迟	< 100ms	< 50ms(OpenVINO加速)

部署与安全增强

维度	社区版	企业版
部署模式	单机 Docker	+ 高可用集群 / K8s Helm / K8s Operator
边云协同	❌	✅ 多网关统一管理 + 配置双向同步 + 数据汇聚
离线部署	手动导入镜像	✅ 一键离线安装包 + 离线许可证
国产化	未验证	✅ 麒麟V10 / 统信UOS / openEuler + TDengine + 达梦
国密算法	❌	✅ SM2(签名/密钥交换) + SM3(哈希) + SM4(加密) + 国密SSL
等保合规	❌	✅ 等保2.0三级合规报表 + 安全配置基线
企业认证	JWT + RBAC	+ LDAP/AD + SSO + OAuth2.0 + 双因子认证
时序数据库	InfluxDB	InfluxDB / TDengine(可选)
北向扩展	6个平台	+ Kafka + 时序库直写(ClickHouse)

运维与服务

维度	社区版	企业版
运维方式	逐台管理	边云协同 + 批量配置 + 远程运维 + 集中监控
OTA升级	单机升级	集中升级 + 灰度发布 + 版本回滚
数据备份	手动	自动定时备份 + 一键恢复 + 云端备份
技术支持	社区(Issue/QQ)	5×8商业支持 + SLA 99.9% + 培训 + 定制开发

版本对比速查

功能	社区版	企业版
13个核心协议	✅	✅
+8个企业级协议	❌	✅
3个自学习AI模型	✅	✅
AI主动发现新模式	❌	✅
联邦学习多节点协同	❌	✅
高可用集群	❌	✅
边云协同	❌	✅
国密+等保	❌	✅
LDAP/SSO	❌	✅
商业技术支持	❌	✅
开源协议	GPL-3.0	商业许可

💡 社区版不阉割核心能力：13协议、3自学习AI模型、规则引擎、告警、视频联动等完整开源。企业版在"更可靠、更安全、更聪明、更好管"上增值。

💡 无缝升级：社区版 → 企业版无跨版本迁移，数据与配置完整保留。

企业版典型客户

客户类型	核心需求	付费驱动力
中型制造企业	多产线采集 + AI预警 + 高可用	停机损失大，需故障转移
系统集成商	快速交付 + 可二开 + 多项目复用	缩短交付周期，项目利润提升
电力/能源企业	IEC104/DLT645 + 等保合规 + 国密	合规硬性要求
楼宇/园区	BACnet + KNX + 集中运维	多系统统一管理
涉密/军工	离线部署 + 国密 + 数据不出厂	安全合规硬性要求

📧 企业版咨询：suoten@163.com

📊 版本与路线图

详细更新日志请参阅 CHANGELOG.md

V1.0 社区版（当前）────────────────────────────────────
  │  13种核心协议 + ONNX推理 + 3自学习模型 + AI联动
  │  规则引擎 + 告警 + 视频联动 + 6个北向平台
  │  JWT/RBAC + 基础TLS + 审计 + Docker部署
  │
  ▼
V1.1 社区版 AI自学习深化 ────────────────────────────
  │  ★ 3模型从静态变活：物理仿真冷启动+在线适应+反馈优化
  │  + 自学习进化看板(精度曲线+参数事件+反馈统计)
  │  + 告警反馈闭环(确认→正样本/忽略→负样本→增量重训)
  │  用户可见：模型精度从60%→90%的进化过程
  │
  ▼
企业版（基于社区版V1.1）────────────────────────────
  │  Phase 1: +8协议扩展 + 国密 + 等保 + 国产化适配
  │  Phase 2: 高可用集群 + AI主动发现 + 行业模型
  │  Phase 3: 边云协同 + 联邦学习 + 批量运维 + 插件市场
  │  Phase 4: K8s Operator + 灾难恢复 + 深化演进

🙋 技术支持

渠道	说明
GitHub Issues	提交 bug / 功能建议（中英文均可）
QQ 群: 1094562415	技术交流与解答（加群请注明 "EdgeLite"）
📧 suoten@163.com	商业授权、企业版、定制开发咨询

📄 许可证

EdgeLite Gateway V1.0 Community 采用 GPL-3.0 协议开源。简单来说：

✅ 你可以自由使用、修改、分发源码
✅ 你可以用于商业项目
⚠️ 修改后的代码必须保留 GPL-3.0 协议并开源
💼 对 GPL 有限制的商业场景（如嵌入式 SDK）请联系 suoten@163.com 获取双授权

🔒 安全披露

发现安全漏洞？请按 SECURITY.md 中的流程私下报告，勿在公开 Issue 中提交。我们承诺 2 个工作日内确认收悉，严重漏洞 30 天内发布修复。

✨ 贡献者

感谢以下贡献者对 EdgeLite Gateway 项目做出的重要贡献：

🌟 Stargazers over time

Made with ❤️ for the Industrial IoT Community

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 320 Commits
.github		.github
.loopengine		.loopengine
.trae		.trae
alembic		alembic
configs		configs
docker		docker
docs		docs
e2e		e2e
helm/edgelite		helm/edgelite
k8s		k8s
models		models
nginx		nginx
scripts		scripts
src/edgelite		src/edgelite
stubs/asyncua		stubs/asyncua
test-results		test-results
tests		tests
web		web
.dockerignore		.dockerignore
.editorconfig		.editorconfig
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
.gitlab-ci.yml		.gitlab-ci.yml
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
Procfile		Procfile
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
SECURITY.md		SECURITY.md
alembic.ini		alembic.ini
analyze_mypy.py		analyze_mypy.py
analyze_mypy2.py		analyze_mypy2.py
clear_rate_limit.py		clear_rate_limit.py
coverage.xml		coverage.xml
docker-compose.yml		docker-compose.yml
logo.svg		logo.svg
main.py		main.py
mypy.ini		mypy.ini
mypy_current.txt		mypy_current.txt
pyproject.toml		pyproject.toml
pytest.ini		pytest.ini
requirements.lock		requirements.lock
requirements.txt		requirements.txt
reset_admin_v2.py		reset_admin_v2.py
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run_mypy.py		run_mypy.py
setup.py		setup.py
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表单-API-数据库对照表.md		表单-API-数据库对照表.md

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