業(yè)界普遍認為，追溯邊緣計算的起源，應該早于云計算之前。2012年，IBM發(fā)布了擁有“八橫四縱”架構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圖，該生態(tài)圖所展示的七層技術(shù)架構(gòu)中有一層就是“邊緣計算”。盡管在這五六年的時間里，邊緣計算并未太大動靜，反而讓云計算好好發(fā)展了一把，但隨著云計算不足以處理和分析物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(shù)據(jù)，蟄伏已久的邊緣計算終于迎來大爆發(fā)！

盡管2018年被稱為人工智能的爆發(fā)元年，但不可置否的是，在人工智能開始滲透至各行各業(yè)的同時，邊緣計算也迅速崛起，成為了2018年的又一年度關(guān)鍵詞。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理與邊緣計算大爆發(fā)

CDN(Content Cache(內(nèi)容緩存)是世界公認最早的邊緣計算的原型，通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于邊緣Edge的服務，用來借助緩存數(shù)據(jù)，提高近地節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅?。而隨著技術(shù)的不斷變革，人們在將數(shù)據(jù)在云端進行存儲后，開始著手在邊緣處進行云端存儲數(shù)據(jù)的計算工作，CDN的延伸工作“邊緣計算”由此出現(xiàn)。

廣義來說，邊緣計算被理解為利用靠近數(shù)據(jù)源的邊緣地帶來完成的運算程序，被認為是利用互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式的云計算的一種形式，兩者都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行的方式，在應用上并沒有太大的差別。于是，在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展早期，隨著越來越多的應用遷移到“云”，云計算成為了最大的受益者。

那么，為什么邊緣計算在最近幾年的時間內(nèi)登上了“快車道”，并呈現(xiàn)出力壓“元計算”的趨勢呢？業(yè)界普遍認為邊緣計算的爆發(fā)與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理息息相關(guān)。

相關(guān)報告顯示，2018年全球物聯(lián)網(wǎng)市場全球物聯(lián)網(wǎng)市場(包括連接、應用、平臺與服務)規(guī)模將突破千億美元，達到1036億美元。而到2025年，物聯(lián)網(wǎng)市場預計將突破萬億美元，且到2025年全球范圍內(nèi)將會有18億移動物聯(lián)網(wǎng)(Mobile IoT)連接(總共31億蜂窩物聯(lián)網(wǎng)連接)。截止目前，物聯(lián)網(wǎng)已在交通、物流、教育、環(huán)保、醫(yī)療、安防、電力等多個領(lǐng)域落地開花，而“物聯(lián)網(wǎng)+行業(yè)應用”的細分市場在始出現(xiàn)分化的同時，也促進和升級了芯片、智能識別、傳感器、區(qū)塊鏈、云計算等相關(guān)新技術(shù)的迭代演進。

從某種程度上來說，云計算最為互聯(lián)網(wǎng)最重要的平臺技術(shù)，已經(jīng)能夠建造大型數(shù)據(jù)中心，將大量數(shù)據(jù)集中式存儲和處理，并利用數(shù)據(jù)中心海量機器的算力來計算和解決問題。但隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來及升級，云計算平臺在物聯(lián)網(wǎng)應用中面臨著海量設備接入、海量數(shù)據(jù)、帶寬不夠和功耗過高等高難度挑戰(zhàn)。就目前的帶寬水平來說，還無法支持設備到云端之間的數(shù)據(jù)傳輸。

這時候，不用將數(shù)據(jù)傳至云端，在邊緣側(cè)即可對實時數(shù)據(jù)進行處理的邊緣計算開始出現(xiàn)在眾人眼前，并廣受青睞。IDC在《中國制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場預測2016-2020年》報告中提出，2018年將有40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲，且到2020年，物聯(lián)網(wǎng)會有500億感知設備，50%的計算會在邊緣設備上發(fā)生。

“實現(xiàn)萬物互聯(lián)”是物聯(lián)網(wǎng)的終極目標，在物聯(lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)處理的 2.0 時代，不斷增長的數(shù)據(jù)催生了對邊緣計算的需求。在靠近實物的邊緣上對數(shù)據(jù)進行處理、存儲、應用后，邊緣計算不僅解決了設備與云端數(shù)據(jù)的傳輸問題，還能滿足行業(yè)在數(shù)字化變革中的關(guān)鍵需求。

需要提及的是，盡管當前邊緣計算主要應用早商業(yè)領(lǐng)域，但需要注意的是，商業(yè)用占據(jù)了整個物聯(lián)網(wǎng)市場的半壁江山。也就是說，邊緣計算市場規(guī)模不可小覷。

而除了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理需求，這波人工智能技術(shù)的發(fā)展升級，也在很大程度上也促進了邊緣計算的爆發(fā)。大數(shù)據(jù)應用中常常面對的一個痛點，就是沒有采集到合適的數(shù)據(jù)，而邊緣計算可以為核心服務器的大數(shù)據(jù)算法提供最準確，最及時的數(shù)據(jù)來源，讓人工智能應用發(fā)揮最大的價值。

多方布局邊緣計算，邊緣計算全面開花

邊緣計算巨大的市場空間已成為科技公司下一個競爭點。

在國外，被業(yè)界稱為 “3A”的云計算三巨頭(包括亞馬遜AWS、微軟AZURE)以及CDN玩家都已在邊緣計算上進行戰(zhàn)略布局。

在中國，阿里巴巴2018年戰(zhàn)略投入“邊緣計算”領(lǐng)域;海康威視開啟 AI Cloud+ 行業(yè)解決方案的應用，將“云邊融合”技術(shù)植入多個行業(yè)；大華股份為適應新形勢下社會治安防控體系建設的要求，定制了一套邊緣計算節(jié)點智能聯(lián)網(wǎng)解決方案;曠視打造“云—邊—端”的業(yè)務體系，構(gòu)建云邊端協(xié)同的智能安防感知網(wǎng)絡；華為、英特爾、ARM等公司聯(lián)合成立邊緣計算聯(lián)盟，致力于推動各方產(chǎn)業(yè)資源合作，引領(lǐng)邊緣計算產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展……

而除了多方布局邊緣計算市場，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)市場的日益發(fā)展，邊緣計算也以其高速精準的相應能力滲透至物聯(lián)網(wǎng)市場的各行各業(yè)當中。根據(jù)Gartner的技術(shù)成熟曲線理論來說，在2015年IoT從概念上而言，已經(jīng)到達頂峰位置。因此，物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應用也開始加速。未來5-10年內(nèi)IoT會進入一個應用爆發(fā)期，邊緣計算也隨之被預期將得到更多的應用。

在智能安防領(lǐng)域，除了彌補云計算相應不及時、功耗高的問題，邊緣計算還滿足了安防行業(yè)在實時業(yè)務、安全與隱私保護等方面的需求。以視頻監(jiān)控為例，在早期的視頻監(jiān)控技術(shù)當中，邊緣計算被認為是一種視頻壓縮及加密技術(shù)，該技術(shù)減少網(wǎng)絡帶寬，以方便視頻數(shù)據(jù)的傳輸;而隨著第五代視頻監(jiān)控時代——視頻結(jié)構(gòu)化時代的提出，視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)在完成全城智能監(jiān)控、動態(tài)人臉布控、人臉識別及捕捉等環(huán)節(jié)之后，如何從還如何從海量視頻數(shù)據(jù)中迅速挖掘出關(guān)鍵信息已成為視頻結(jié)構(gòu)化時代的關(guān)鍵問題。在這個時代中，邊緣計算成為了強有力的幕后推手及輔助工具，邊緣計算所帶的云、邊、端架構(gòu)可助力數(shù)據(jù)分層分級的采集、存儲、計算和應用，提升基于深度學習的人臉識別等人工智能算法的精準度。同時，邊緣計算作為一個安全高效的計算平臺和計算方式，在后端支撐著智慧城市鋪設網(wǎng)絡、裝置傳感器以及搭建系統(tǒng)平臺等一系列步驟，為安防行業(yè)帶來更好的應用體驗。

邊緣計算時的AI終端產(chǎn)品一直是業(yè)界的一大發(fā)力點之一，而隨著人工智能的出現(xiàn)，AI終端產(chǎn)品如AI芯片也變成了現(xiàn)實。AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。AI芯片可以讓人工智能軟件的效率達到最高，這對計算實時性要求高的邊緣計算設備至關(guān)重要。在去年的北京安博會中，“天、寒、地、鑒”等AI芯片公司紛紛推出了不少AI芯片產(chǎn)品，這些產(chǎn)品不乏有針對邊緣計算應用的芯片及開發(fā)板、計算棒等算力產(chǎn)品，有助于開發(fā)者完成各種類型的AI應用程序開發(fā)。

甚至在智能家居行業(yè)中，智能家居不同產(chǎn)品之間互動場景的定義，都需要邊緣計算。此時的邊緣計算充當網(wǎng)關(guān)亦或是中控系統(tǒng)，通過云計算與邊緣計算協(xié)同設備之間的互聯(lián)互通、場景控制需要。

……

當然，現(xiàn)階段的邊緣計算不僅僅只發(fā)力于安防行業(yè)、AI芯片以及智能家居行業(yè)，可穿戴設備、無人機、機器人、車聯(lián)網(wǎng)(自動駕駛)、油氣遠程監(jiān)控、汽車自動駕駛等領(lǐng)域都已經(jīng)出現(xiàn)了它的蹤跡。

或許我們還可以這樣認為，從上游的芯片、圖像傳感器，到中游的邊緣計算解決方案、產(chǎn)品、平臺，再到下游的對接應用層，邊緣計算不僅全面落地，還給整個產(chǎn)業(yè)帶來了全鏈式變化。

云邊融合已成未來趨勢，但痛點依舊存在

未來邊緣計算將如何更好地推動物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展？當前業(yè)界給出的答案是“云邊融合”。

有人認為，“如果把云計算比作整個計算機智能系統(tǒng)的大腦。那么邊緣計算就是這個系統(tǒng)的眼睛耳朵和手腳。核心服務器讓智能系統(tǒng)具有很強的人工智能，但是如果這個人工智能是聾子瞎子，它也發(fā)揮不了太大的作用。邊緣計算和云計算的結(jié)合讓整個智能系統(tǒng)不但頭腦清楚，而且耳聰目明，手腳靈便?！?/p>

也就是說，從長遠來看，云邊融合是必然趨勢。云計算提供強大的全局結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推理分析和資源管控力，邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應。兩者互補，將驅(qū)動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應用邁入全新層次。

的確，邊緣計算可以極大擴張電腦及網(wǎng)絡連接的設備量級，并與5G網(wǎng)絡的大規(guī)模應用結(jié)合將徹底釋放IOT行業(yè)的潛能。但此時我們也需要提及一點，邊緣計算并非完美無缺，與IT的其他方面一樣，邊緣計算也有自己的一套網(wǎng)絡安全威脅和漏洞，這些風險包括訪問設備的弱密碼、不安全的通信以及物理安全風險。而除了安全問題，當前邊緣計算的發(fā)展，還受到聯(lián)接的海量與異構(gòu)、業(yè)務的實時性、應用的智能性以及數(shù)據(jù)優(yōu)化等多方面的制約。

但可以期待的是，隨著邊緣計算機制的逐步完善，所有難題都將被攻克，而邊緣計算也將為物聯(lián)網(wǎng)市場以及人工智能市場帶來最優(yōu)的應用效果。未來，一切可期！

活動推薦：2019蘇州國際物聯(lián)網(wǎng)平臺與數(shù)據(jù)安全高峰論壇

時間：2019年3月14日13:30-17:00

地點：蘇州國際博覽中心 金雞湖會議中心

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