邊緣計算是物聯網的“神經末梢”，有助于降低關鍵應用的延遲和對云的依賴，促使應用更加具有沉浸感和互動性，其可應用于無人流水線、船舶等戶外大型重工業(yè)機器設備的數據采集、衛(wèi)星通信、通用用戶駐地設備、網絡即服務、移動連接、遠程連接領域使用的“盒中云”等社會方面的場景，還可應用于可穿戴設備、智能家居、交通出行、零售餐飲等生活方面的場景。

云計算產業(yè)是眾多企業(yè)想要分得一杯羹的新興產業(yè)。其兄弟產業(yè)——邊緣計算卻很少為人知曉。據IDC統(tǒng)計數據顯示，到2020年超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與存儲，邊緣計算市場可超萬億。邊緣計算的衍生的市場機遇幾乎涵蓋到與互聯網相關的所有產業(yè)，每個企業(yè)都將身在其中。目前云計算普遍應用，但隨著物聯網的發(fā)展和更側重于沉浸感和互動性的應用趨勢將使數據存儲與計算的重心遠離中央數據中心、走向邊緣。伴隨著物聯網產業(yè)的越發(fā)成熟和云計算產業(yè)的越加完備，邊緣計算將成為一個冉冉升起的新星。

什么是邊緣計算?

邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發(fā)起，產生更快的網絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。它可以作為聯接物理和數字世界的橋梁，使能智能資產、智能網關、智能系統(tǒng)和智能服務。

邊緣計算有何特點?

第一，邊緣計算是物聯網的“神經末梢”。邊緣計算提供了對于計算服務需求較快的響應速度，通常情況下不將原始數據發(fā)回云數據中心，而直接在邊緣設備或邊緣服務器中進行數據處理。

第二，邊緣計算有助于降低關鍵應用的延遲和對云的依賴。在邊緣設備上進行計算和分析的方式使能夠及時處理物聯網生成的大量數據。如：對于自動駕駛汽車來說，邊緣計算可增強局部邊緣的神經網絡。然而，對于工業(yè)來說降低延遲的效果欠佳。邊緣計算50mS、100mS的周期對高精度機床、機器人100μS的“控制任務”而言，仍然是非常大的延遲。從自動化視角看，邊緣計算并非“實時”。

第三，邊緣計算促使應用更加具有沉浸感和互動性。數據和內容從集中的云和數據中心轉移到邊緣促使人與數字的交互變得更具真實性、互動性和動態(tài)性，數字和真實世界的界限將變得模糊。

圖1 邊緣計算開放平臺

亞馬遜和微軟均創(chuàng)建了邊緣計算的產品。AWS Greengrass是亞馬遜的產品，具有以下五個特點：近乎實時地相應本地事件;脫機運行;安全通信;通過AWS Lambda實現簡化的設備編程;降低運行IoT應用程序的成本。Azure IoT Edge是微軟的產品，具有以下四個特點：在邊緣處實現人工智能和高級分析;降低loT解決方案成本;簡化開發(fā);在離線或間歇性連接狀態(tài)下運行。

邊緣計算的應用場景

邊緣計算可應用于智能泊車、無人酒店等場景，邊緣計算能夠解決它們產生的海量聯接、實時響應、數據優(yōu)化、智能分析以及安全可控方面的挑戰(zhàn)，商業(yè)機構將擁有豐富的感知客戶、服務客戶的能力，進而快速獲取行業(yè)數字化轉型的紅利。

智能泊車。周末去大型超市采購食物時讓人頭疼的一件事是泊車困難。智能泊車可協(xié)助消費者及時獲取地下車庫空閑車位情況并第一時間引導車輛迅速到達空閑車位。其主要通過邊緣數據中心、物聯網(loT)相關技術支撐，當檢測到車輛進入車庫時，立即反饋至邊緣數據中心，邊緣數據中心計算并促發(fā)室內導航系統(tǒng)為消費者提供停車預約和路線規(guī)劃，真正解決客戶泊車困難煩惱。

無人酒店。邊緣計算可使得人、物真正聯接，這促成了“無人經濟”。生產和生活中各類場景逐步脫離對人的依賴。全球第一家無人酒店出現在日本，其前臺、行李員、咨詢員、清潔工均為機器人，能夠實現手續(xù)辦理、房間整理等一系列服務。

邊緣計算和云計算互為補充，可大大優(yōu)化物聯網、人工智能的場景應用體驗。近期云計算產業(yè)、物聯網產業(yè)、人工智能產業(yè)的發(fā)展并未達到業(yè)務和產品進一步完善的階段，因此邊緣計算產業(yè)僅剛剛起步。飲鹿網(Innov100)分析師認為，在云計算產業(yè)、物聯網產業(yè)、人工智能產業(yè)等新興產業(yè)逐步進入發(fā)展的高潮并逐漸穩(wěn)定，邊緣計算將成為新的興盛產業(yè)。