­　　邊緣計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀

­　　今天，邊緣計(jì)算市場仍然處于初期發(fā)展階段。但隨著越來越多的設(shè)備連網(wǎng)，它似乎備受關(guān)注。

­　　主宰云計(jì)算市場的那些公司（亞馬遜、谷歌和微軟）正在成為邊緣計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先者。

­　　去年，亞馬遜攜AWS Greengrass進(jìn)軍邊緣計(jì)算領(lǐng)域，走在了行業(yè)的前面。該服務(wù)將AWS擴(kuò)展到設(shè)備上，這樣它們就可以“在本地處理它們所生成的數(shù)據(jù)，同時(shí)仍然可以使用云來進(jìn)行管理、數(shù)據(jù)分析和持久的存儲”。

­　　微軟在這一領(lǐng)域也有一些大動(dòng)作。該公司計(jì)劃在未來4年在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域投入50億美元，其中包括邊緣計(jì)算項(xiàng)目。

­　　微軟發(fā)布了它的Azure IoT Edge解決方案，該方案“將云分析擴(kuò)展到邊緣設(shè)備”，支持離線使用。該公司還希望聚焦于邊緣的人工智能應(yīng)用。

­　　谷歌也不甘示弱。它在本月早些時(shí)候宣布了兩款新產(chǎn)品，意在幫助改善邊緣聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)。它們分別是硬件芯片Edge TPU和軟件堆棧Cloud IoT Edge。

­　　谷歌表示，“Cloud IoT Edge將谷歌云強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)功能擴(kuò)展到數(shù)十億臺邊緣設(shè)備，比如機(jī)器人手臂、風(fēng)力渦輪機(jī)和石油鉆塔，這樣它們就能夠?qū)碜云鋫鞲衅鞯臄?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)操作，并在本地進(jìn)行結(jié)果預(yù)測。”

­　　然而，有意涉足該領(lǐng)域的并不只是這三大科技巨頭。

­　　隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備越來越多地涌現(xiàn)，新興生態(tài)系統(tǒng)中的許多玩家都正在開發(fā)軟件和技術(shù)來幫助邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)騰飛。

­　　在接下來的四年里，惠普企業(yè)將在邊緣計(jì)算領(lǐng)域投資40億美元。該公司的Edgeline Converged Edge Systems系統(tǒng)的目標(biāo)客戶是那些希望獲得數(shù)據(jù)中心級計(jì)算能力，且通常在邊遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)營的工業(yè)合作伙伴。

­　　它的系統(tǒng)承諾在不依賴于將數(shù)據(jù)發(fā)送到云或數(shù)據(jù)中心的情況下，為工業(yè)運(yùn)營（比如石油鉆井平臺、工廠或銅礦）提供來自聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的洞見。

­　　在新興的邊緣計(jì)算領(lǐng)域，其他主要的競爭者包括Scale Computing、Vertiv、華為、富士通和諾基亞等。

­　　人工智能芯片制造商英偉達(dá)于2017年推出了Jetson TX2，這是一個(gè)面向邊緣設(shè)備的人工智能計(jì)算平臺。它的前身是Jetson TX1，它號稱要“重新定義將高級AI從云端擴(kuò)展到邊緣的可能性”。

­　　許多著名的公司也在投資布局邊緣計(jì)算，包括通用電氣、英特爾、戴爾、IBM、思科、惠普企業(yè)、微軟、SAP SE和AT&T。

­　　例如，在私募市場上，戴爾和英特爾均投資了為工商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供邊緣智能的Foghorn公司。戴爾還參與了物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺IOTech的種子輪融資。

­　　上面提到的許多公司，包括思科、戴爾和微軟，也已經(jīng)聯(lián)合起來組成了OpenFog聯(lián)盟。該組織的目標(biāo)是標(biāo)準(zhǔn)化這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用。

­　　邊緣計(jì)算在各行各業(yè)的應(yīng)用

­　　隨著傳感器價(jià)格和計(jì)算成本的持續(xù)下降，更多的“東西”將被連接到互聯(lián)網(wǎng)。

­　　隨著更多的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得可用，邊緣計(jì)算將在各行各業(yè)中得到越來越多的應(yīng)用，尤其是在云計(jì)算效率低下的一些領(lǐng)域。

­　　我們已經(jīng)開始看到該技術(shù)在多個(gè)不同的行業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生影響。

­　　“當(dāng)我們把云的威力下沉到設(shè)備（即邊緣）時(shí)，我們可帶來實(shí)時(shí)地響應(yīng)、分析和行動(dòng)的能力，尤其是在網(wǎng)絡(luò)條件有限或者缺乏網(wǎng)絡(luò)的地區(qū)……它還處于初期發(fā)展階段，但我們正開始看到這些新功能能夠應(yīng)用于解決全球范圍的一些重大挑戰(zhàn)。”——微軟首席技術(shù)官凱文·斯科特（Kevin Scott）

­　　從自動(dòng)駕駛汽車到農(nóng)業(yè)，以下幾個(gè)行業(yè)將會(huì)從邊緣計(jì)算的潛力中獲益。

­　　交通運(yùn)輸

­　　邊緣計(jì)算技術(shù)最顯而易見的潛在應(yīng)用之一是交通運(yùn)輸——更具體地說，是無人駕駛汽車。

­　　自動(dòng)駕駛汽車裝備了各種各樣的傳感器，從攝像頭到雷達(dá)到激光系統(tǒng)，來幫助車輛運(yùn)行。

­　　如前所述，這些自動(dòng)駕駛汽車可以利用邊緣計(jì)算，通過這些傳感器在離車輛更近的地方處理數(shù)據(jù)，進(jìn)而盡可能地減少系統(tǒng)在駕駛過程中的響應(yīng)時(shí)間。雖然無人駕駛汽車還不是主流趨勢，但公司們正在未雨綢繆。

­　　今年早些時(shí)候，汽車邊緣計(jì)算聯(lián)盟（AECC）宣布將啟動(dòng)以聯(lián)網(wǎng)汽車解決方案為重點(diǎn)的項(xiàng)目。

­　　“聯(lián)網(wǎng)汽車正迅速地從豪華車型和高端品牌擴(kuò)張到大批量的中端車型。汽車行業(yè)將很快達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)，屆時(shí)汽車所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將超過現(xiàn)有的云、計(jì)算和通信基礎(chǔ)設(shè)施資源。”——AECC主席兼總裁村田兼一（Kenichi Murata）

­　　該聯(lián)盟的成員包括DENSO Corporation、豐田汽車、AT&T、愛立信、英特爾等公司。

­　　不過，不僅僅是自動(dòng)駕駛汽車會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)并需要實(shí)時(shí)處理。飛機(jī)、火車和其他的交通工具也是如此——不管它們有沒有人類駕駛。

­　　例如，飛機(jī)制造商龐巴迪（Bombardier）的C系列飛機(jī)就裝備了大量的傳感器來迅速檢測發(fā)動(dòng)機(jī)的性能問題。在12小時(shí)的飛行中，飛機(jī)產(chǎn)生了多達(dá)844 TB的數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，因此該公司能夠主動(dòng)處理引擎問題。

­　　醫(yī)療保健

­　　如今，人們越來越喜歡佩戴健身追蹤設(shè)備、血糖監(jiān)測儀、智能手表和其他監(jiān)測健康狀況的可穿戴設(shè)備。

­　　但是，要真正地從所收集的海量數(shù)據(jù)中獲益，實(shí)時(shí)分析可能是必不可少的——許多的可穿戴設(shè)備直接連接到云上，但也有其他的一些設(shè)備支持離線運(yùn)行。

­　　一些可穿戴健康監(jiān)控器可以在不連接云的情況下本地分析脈搏數(shù)據(jù)或睡眠模式。然后，醫(yī)生可以當(dāng)場對病人進(jìn)行評估，并就病人的健康狀況提供即時(shí)反饋。

­　　但在醫(yī)療保健領(lǐng)域，邊緣計(jì)算的潛力遠(yuǎn)不局限于可穿戴設(shè)備。

­　　不妨想想，快速的數(shù)據(jù)處理能夠給遠(yuǎn)程患者監(jiān)控、住院患者護(hù)理以及醫(yī)院和診所的醫(yī)療管理帶來多大的好處。

­　　醫(yī)生和臨床醫(yī)生將能夠?yàn)榛颊咛峁└?、更好的護(hù)理，同時(shí)患者所生成的健康數(shù)據(jù)也多了一層安全保護(hù)。醫(yī)院病床平均有20個(gè)以上的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的處理將直接發(fā)生在更靠近邊緣的地方，而不是將保密數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，因此能夠避免數(shù)據(jù)被不當(dāng)訪問的風(fēng)險(xiǎn)。

­　　如前所述，本地化數(shù)據(jù)處理意味著大范圍的云端或網(wǎng)絡(luò)故障不會(huì)影響業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)。即使云操作中斷，這些醫(yī)院的傳感器也能獨(dú)立地正常運(yùn)行。

­　　制造業(yè)

­　　智能制造有望從現(xiàn)代工廠大量部署的傳感器中獲得洞見。

­　　由于能夠減少滯后，邊緣計(jì)算可能會(huì)使得制造流程能夠更快速地做出響應(yīng)和變動(dòng)，能夠?qū)崟r(shí)地應(yīng)用數(shù)據(jù)分析得出的洞見和實(shí)時(shí)行動(dòng)。這可能包括在機(jī)器過熱之前將其關(guān)閉。

­　　一家工廠可以使用兩個(gè)機(jī)器人來完成同樣的任務(wù)，兩個(gè)機(jī)器人裝有傳感器，并連接到一個(gè)邊緣設(shè)備上。邊緣設(shè)備可以通過運(yùn)行一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測其中一個(gè)機(jī)器人是否會(huì)操作失敗。

­　　如果邊緣設(shè)備斷定機(jī)器人很可能會(huì)出現(xiàn)故障，它就會(huì)觸發(fā)行動(dòng)來阻止或減慢機(jī)器人的運(yùn)轉(zhuǎn)。這會(huì)使得工廠能夠?qū)崟r(shí)地評估潛在的故障。

­　　如果機(jī)器人能夠自己處理數(shù)據(jù)，它們也可能變得更加自給自足和反應(yīng)靈敏。

­　　邊緣計(jì)算應(yīng)該支持更快地從大數(shù)據(jù)中更多的洞見，以及支持將更多的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)運(yùn)營中。

­　　最終目標(biāo)是，挖掘?qū)崟r(shí)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的巨大價(jià)值，防止安全隱患，并減少工廠車間機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)中斷的情況。

­　　農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)場

­　　邊緣計(jì)算非常適合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，因?yàn)檗r(nóng)場經(jīng)常處于偏遠(yuǎn)的位置和惡劣的環(huán)境中，可能存在帶寬和網(wǎng)絡(luò)連接方面的問題。

­　　現(xiàn)在，想要改善網(wǎng)絡(luò)連接的智能農(nóng)場需要在昂貴的光纖、微波連接或者擁有一顆全天候運(yùn)行的衛(wèi)星上進(jìn)行投資；而邊緣計(jì)算則是一種合適的、具有成本效益的替代方案。

­　　智能農(nóng)場可以使用邊緣計(jì)算來監(jiān)測溫度和設(shè)備性能，以及自動(dòng)讓各種設(shè)備（比如過熱的泵）減緩運(yùn)轉(zhuǎn)或者關(guān)閉。

­　　能源和電網(wǎng)控制

­　　邊緣計(jì)算或許在整個(gè)能源行業(yè)都尤其有效，尤其是在石油和天然氣設(shè)施的安全監(jiān)測方面。

­　　例如，壓力和濕度傳感器應(yīng)當(dāng)受到嚴(yán)密監(jiān)控，不能在連接性上出差錯(cuò)，尤其是考慮到這些傳感器大多位于偏遠(yuǎn)地區(qū)。如果出現(xiàn)異常情況——比如油管過熱——卻沒有被及時(shí)注意到，那就可能會(huì)發(fā)生災(zāi)難性的爆炸。

­　　邊緣計(jì)算的另一個(gè)好處是能夠?qū)崟r(shí)檢測設(shè)備故障。通過電網(wǎng)控制，傳感器可以監(jiān)控從電動(dòng)汽車到風(fēng)力發(fā)電廠的一切設(shè)施所產(chǎn)生的能源，有助于相應(yīng)作出決策來降低成本和提高能源生產(chǎn)效率。

­　　其他行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

­　　其他可以利用邊緣計(jì)算技術(shù)的行業(yè)包括金融業(yè)和零售業(yè)。這兩個(gè)行業(yè)都使用大型的客戶和后端數(shù)據(jù)集來提供從選股信息到店內(nèi)服裝擺放的各種信息，可以從減少對云計(jì)算的依賴中獲益。

­　　零售可以使用邊緣計(jì)算應(yīng)用程序來增強(qiáng)顧客體驗(yàn)。如今，許多零售商都在致力于改善店內(nèi)體驗(yàn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)收集和分析的方式對它們而言絕對很有意義——尤其是考慮到許多零售商已經(jīng)在嘗試使用聯(lián)網(wǎng)的智能顯示屏。

­　　此外，很多人使用店內(nèi)平板電腦所生成的銷售點(diǎn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會(huì)被傳輸?shù)皆贫嘶驍?shù)據(jù)中心。借助邊緣計(jì)算，數(shù)據(jù)可以在本地進(jìn)行分析，從而減少敏感數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。

­　　總結(jié)

­　　從可穿戴設(shè)備到汽車再到機(jī)器人，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正呈現(xiàn)出越來越強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭。

­　　隨著我們朝著更加互聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)邁進(jìn)，數(shù)據(jù)生成將繼續(xù)飛速增加，尤其是在5G技術(shù)取得騰飛，進(jìn)一步加快網(wǎng)絡(luò)連接以后。雖然中央云或數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)上一直是數(shù)據(jù)管理、處理和存儲的首選，但這兩種方案都存在局限性。邊緣計(jì)算可以充當(dāng)替代解決方案，但由于該技術(shù)仍處于起步階段，因此還很難預(yù)料其未來的發(fā)展。

­　　設(shè)備能力方面的挑戰(zhàn)——包括開發(fā)能夠處理云端分流的計(jì)算任務(wù)的軟件和硬件的能力——可能會(huì)出現(xiàn)。能否教會(huì)機(jī)器在能夠在邊緣執(zhí)行的計(jì)算任務(wù)和需要云端執(zhí)行的計(jì)算任務(wù)之間切換，也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

­　　即便如此，隨著邊緣計(jì)算更多地被采用，企業(yè)將有更多的機(jī)會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域測試和部署這種技術(shù)。

­　　有些用例可能比其他用例更能證明邊緣計(jì)算的價(jià)值，但整體來看，該技術(shù)對我們整個(gè)互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)的潛在影響則可能是翻天覆地的。（樂邦）