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物聯(lián)網(wǎng)這張有史以來(lái)最大的“網(wǎng)”正在悄然地改變著我們的生活方式。我們更加喜歡將照片存入云端，而不是簡(jiǎn)單地放在手機(jī)內(nèi)存；更喜歡在家連上WiFi，在戶(hù)外更愿意接入4G網(wǎng)絡(luò)；相比于繁瑣的購(gòu)買(mǎi)信息的輸入，更愿意一鍵網(wǎng)購(gòu)......

物聯(lián)網(wǎng)的存在，不止于改變?nèi)藗內(nèi)粘５纳盍?xí)慣，更是在創(chuàng)造新的“生態(tài)”環(huán)境。簡(jiǎn)言之，也就是將身邊的萬(wàn)物進(jìn)行互聯(lián)，將兩個(gè)毫無(wú)干系的“木頭”進(jìn)行相互連接。而哪些“物”應(yīng)該對(duì)話(huà)，哪些“物”不能對(duì)話(huà)，需要設(shè)備間有判斷或計(jì)算的能力，邊緣計(jì)算便是這種能力的賦予者。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開(kāi)邊緣計(jì)算

（1）邊緣計(jì)算與云計(jì)算結(jié)合催化物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地

邊緣計(jì)算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿(mǎn)足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

邊緣計(jì)算猶如人類(lèi)的神經(jīng)末梢，對(duì)簡(jiǎn)單的刺激進(jìn)行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

邊緣計(jì)算與云計(jì)算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：①云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護(hù)、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮特長(zhǎng)。②邊緣計(jì)算聚焦實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐云端應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析；反之，云計(jì)算通過(guò)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣計(jì)算基于新的業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行業(yè)務(wù)執(zhí)行的優(yōu)化處理。

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，萬(wàn)物進(jìn)行互聯(lián)，手機(jī)、可穿戴設(shè)備以及附帶傳感器的智能設(shè)備正在呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。Business Insider的優(yōu)質(zhì)搜索服務(wù)“BI智能”預(yù)測(cè)，在2020年，企業(yè)和政府將有58億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)使用邊緣計(jì)算。隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷成熟，網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)大，更多設(shè)備加入網(wǎng)絡(luò)，海量的數(shù)據(jù)如何處理，需要從根源解決；網(wǎng)絡(luò)不斷的復(fù)雜化，網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)堵塞將給物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)不可估量的損失。現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)直接接入云的模式不再適用，邊緣計(jì)算將高效、及時(shí)并安全地地處理海量數(shù)據(jù)，將成為萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代關(guān)注的重點(diǎn)。

(2)邊緣計(jì)算提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備處理效率

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代業(yè)務(wù)要求產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、迭代不斷加速促使著IT基礎(chǔ)設(shè)施廣泛的云化，大量使用第三方API接口等，而在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，海量的設(shè)備數(shù)據(jù)上傳云端，再反饋于終端執(zhí)行，不僅浪費(fèi)了云端資源而還影響了數(shù)據(jù)處理效率。

對(duì)于有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理要求的場(chǎng)景，譬如智能駕駛，在監(jiān)測(cè)到障礙物時(shí)，如果無(wú)法智能化地決策，控制方向避開(kāi)障礙物，而是先傳入云端再下發(fā)指令到車(chē)載終端的話(huà)，稍有延遲，就會(huì)導(dǎo)致事故的發(fā)生。再拿智能安防系統(tǒng)的攝像頭來(lái)講，美國(guó)部署了3000余萬(wàn)個(gè)攝像頭，每周生成超過(guò)40億小時(shí)的海量視頻數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑贫藬?shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲(chǔ)成本。而這些數(shù)據(jù)信息如果能在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)就被存儲(chǔ)與處理，那將大大減少成本并提高設(shè)備處理效率。

如何利用現(xiàn)有資源對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提供緊急響應(yīng)以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾篩選。這就需要邊緣側(cè)根據(jù)相應(yīng)的“規(guī)則”進(jìn)行審核管理。例如新華三的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)就可以根據(jù)場(chǎng)景化需求，定制數(shù)據(jù)規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，避免大量數(shù)據(jù)傳向云端浪費(fèi)資源，并幫助云端騰出更多空間去處理更多的請(qǐng)求優(yōu)化資源調(diào)度。其推出的工業(yè)級(jí)網(wǎng)關(guān)IG550可為邊緣側(cè)提供多種業(yè)務(wù)接口，如RJ45、RS485、WiFi等，可擴(kuò)展支持Zigbee、BLE、3G/LTE、GPS、DIDO、HDMI、VGA等。開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在已安裝的CentOS操作系統(tǒng)上靈活架設(shè)應(yīng)用程序，對(duì)邊緣側(cè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，大大提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備工作效率。

(3) 邊緣計(jì)算將重新定義“云-網(wǎng)-端”的關(guān)系

云端管理終端在物聯(lián)網(wǎng)的初級(jí)階段基本完成，而處于邊緣側(cè)的終端似乎僅僅是充當(dāng)被管理的角色。邊緣計(jì)算賦予終端簡(jiǎn)單計(jì)算與存儲(chǔ)的能力，使其偶爾也“脫離”云端的管理，智能地控制自己的行為。

信息存儲(chǔ)從統(tǒng)一的云端分散到各個(gè)終端，由邊緣側(cè)進(jìn)行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將面臨新的挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)，在管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的同時(shí)，還要接受邊緣側(cè)的信息反饋與“容忍”邊緣側(cè)的自治。邊緣側(cè)針對(duì)某個(gè)類(lèi)型的設(shè)備可以配備智能化網(wǎng)關(guān)形成邊緣側(cè)平臺(tái)及時(shí)響應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)請(qǐng)求，控制設(shè)備行為。炙手可熱的邊緣計(jì)算引來(lái)各巨頭爭(zhēng)相布局，例如霍尼韋爾公司在數(shù)字化工業(yè)的基礎(chǔ)上增加末端智能，有效解決工業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)度的一致性與完整性問(wèn)題；更有因特爾、思科、諾基亞等巨頭利用軟件解決方案實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的第一步。為滿(mǎn)足目前及未來(lái)的IT需求，越來(lái)越多的計(jì)算能力正在被分散到網(wǎng)路邊緣。

物聯(lián)網(wǎng)需要場(chǎng)景化的產(chǎn)品，從云端到終端的整體解決方案。在大連接以及云端市場(chǎng)成熟的背景下，邊緣側(cè)的計(jì)算能力將是物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值挖掘的最為重要的一環(huán)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以及智慧城市等需要真正的低時(shí)延、高帶寬以及應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，這需要通過(guò)邊緣計(jì)算的不斷的成熟發(fā)展來(lái)解決。

邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備協(xié)同

(1)數(shù)百億的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備有多少需要邊緣計(jì)算？

邊緣計(jì)算作為一種小型數(shù)據(jù)中心，盡量靠近終端，便于提升訪問(wèn)速度和性能。而物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷地增長(zhǎng)刺激著邊緣計(jì)算更多的需求，越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要邊緣計(jì)算。小到一個(gè)安防攝像頭，大到工業(yè)設(shè)備網(wǎng)關(guān)都需要邊緣計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的信息溝通與協(xié)同運(yùn)作。

邊緣計(jì)算類(lèi)似于人類(lèi)的神經(jīng)末梢，對(duì)于簡(jiǎn)單的信息可以直接處理；對(duì)于復(fù)雜的信息則傳輸給云端（即大腦）。類(lèi)似于人類(lèi)對(duì)于簡(jiǎn)單處理的記憶，邊緣計(jì)算可以通過(guò)提取到的特征數(shù)據(jù)的上傳進(jìn)行追溯。正如所有人類(lèi)都需要神經(jīng)末梢式的應(yīng)對(duì)一樣，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備未來(lái)都需要配備邊緣計(jì)算，這樣才能實(shí)現(xiàn)真正的萬(wàn)物相連。

無(wú)論是有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求的車(chē)載終端，還是高帶寬的海量數(shù)據(jù)傳輸，抑或者是聯(lián)網(wǎng)電梯以及高速運(yùn)轉(zhuǎn)的波音飛機(jī)、高生產(chǎn)速率的流水線都需要邊緣計(jì)算的助力。從安全、預(yù)測(cè)維護(hù)、個(gè)性化服務(wù)等方面提高用戶(hù)體驗(yàn)，完成設(shè)備智能化升級(jí)。

（2）邊緣計(jì)算幫助實(shí)現(xiàn)OT與IT深度融合

無(wú)論是德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是中國(guó)制造2025都在倡導(dǎo)信息技術(shù)與制造技術(shù)的融合。面對(duì)高時(shí)延、異構(gòu)、海量連接等問(wèn)題，邊緣計(jì)算可提供實(shí)時(shí)處理、削減冗余數(shù)據(jù)等服務(wù)。以新華三為例，其工業(yè)級(jí)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)可構(gòu)建泛在化感知與控制應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)，再利用綠洲平臺(tái)進(jìn)行多元化的配置實(shí)現(xiàn)OT業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)進(jìn)展。邊緣計(jì)算的應(yīng)急處理能力，使得機(jī)器安全性的得到保證，人機(jī)物集成的工作場(chǎng)景很容易實(shí)現(xiàn)，更加提高生產(chǎn)效率。

在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣計(jì)算將自動(dòng)化控制與信息通信技術(shù)相互結(jié)合，形成智能化制造場(chǎng)景。正如施耐德、霍尼韋爾、通用電氣、西門(mén)子等工業(yè)巨頭紛紛引入IT技術(shù)來(lái)升級(jí)制造設(shè)備，提高生產(chǎn)效率。尤其是生產(chǎn)線上接入的移動(dòng)設(shè)備，會(huì)造成設(shè)備裝態(tài)的隨機(jī)變化，所以需要利用信息通信技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)重組。而信息化技術(shù)的落地需要邊緣側(cè)網(wǎng)絡(luò)的與行業(yè)運(yùn)維技術(shù)深度結(jié)合，才能推翻行業(yè)煙囪，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。

邊緣計(jì)算橫向發(fā)展通用計(jì)算能力，縱向整合垂直行業(yè)應(yīng)用，是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地的催化劑。除工業(yè)流程控制場(chǎng)景早已涉及邊緣計(jì)算，智慧城市、智慧家庭智慧醫(yī)療等泛在場(chǎng)景已經(jīng)漸顯邊緣計(jì)算身影。

例如，無(wú)線家庭路由器的升級(jí)、城市各處部署無(wú)線接入點(diǎn)、生活購(gòu)物出現(xiàn)無(wú)人值守結(jié)賬應(yīng)用.....但是僅是邊緣智能不足以支撐完整的智慧場(chǎng)景的運(yùn)營(yíng)，需要與云端協(xié)同并結(jié)合深刻的行業(yè)理解才能夠提供較高的服務(wù)質(zhì)量。比如新華三醫(yī)療場(chǎng)景的物聯(lián)網(wǎng)AP作為邊緣側(cè)智能化網(wǎng)關(guān)，可對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，對(duì)緊耦合連接的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝并發(fā)送，松耦合的連接不做數(shù)據(jù)的傳輸。其作為運(yùn)維聯(lián)接的綠洲平臺(tái)利用公有云與私有云結(jié)合的服務(wù)模式，本地私有云可以對(duì)上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行本地業(yè)務(wù)處理與本地存儲(chǔ)，并隨時(shí)調(diào)取邊緣側(cè)網(wǎng)關(guān)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行及時(shí)維護(hù)管理。從而減少對(duì)公網(wǎng)鏈路的帶寬占用，在公網(wǎng)連接出現(xiàn)中斷時(shí)，實(shí)現(xiàn)本地自治。此外，我們到處可見(jiàn)的大量的共享單車(chē)也是邊緣計(jì)算的很好的應(yīng)用案例。新華三正在建立Lora網(wǎng)絡(luò)，并配備智能化網(wǎng)關(guān)以及車(chē)載Lora+GPRS雙模通信模塊，結(jié)合綠洲平臺(tái)私有云的管理，解決共享單車(chē)存在解鎖慢、耗電快、數(shù)據(jù)不安全、定位不準(zhǔn)的痛點(diǎn)。邊緣側(cè)的基站以及物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)等分布式的數(shù)據(jù)處理中心，將助力用戶(hù)體驗(yàn)升級(jí)。

邊緣計(jì)算迎來(lái)IT服務(wù)的再拓展，成為數(shù)字化升級(jí)的契機(jī)。在物聯(lián)網(wǎng)布局中，通信廠商、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、芯片設(shè)計(jì)以及模塊制造商都已涉足或早已布局邊緣計(jì)算。邊緣計(jì)算或?qū)⑻峁?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)服務(wù)的新的商業(yè)模式，更好地將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地。

邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)巨大，需做前瞻性布局

到2020年將有500億的終端和設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，除了邊緣設(shè)備與終端聯(lián)網(wǎng)最大的“異構(gòu)”特征之外，產(chǎn)品生命周期越來(lái)越短、個(gè)性化需求越來(lái)越高、全生命周期管理和服務(wù)化的趨勢(shì)越來(lái)越明顯，這些新趨勢(shì)都需要邊緣計(jì)算提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

邊緣計(jì)算需要IT(信息技術(shù))管理與OT（運(yùn)維/操作技術(shù)）控制通過(guò)CT（通信技術(shù)）連接走向融合。在物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)未定之前，邊緣計(jì)算又殺入圈內(nèi)，各層技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)之爭(zhēng)又會(huì)掀起一場(chǎng)血雨腥風(fēng)，但同時(shí)也是各家突破重圍的機(jī)遇。

作為相關(guān)企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)做出布局？構(gòu)建邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)便是集大成者的首選戰(zhàn)略，例如如何解決云端與邊緣側(cè)的調(diào)度問(wèn)題、如何搭建邊緣設(shè)備的信息交流、商業(yè)模式構(gòu)建、特定協(xié)議設(shè)計(jì)等；新入局者也可以利用邊緣計(jì)算技術(shù)發(fā)展新的應(yīng)用，例如個(gè)人多設(shè)備協(xié)同應(yīng)用、車(chē)路協(xié)同等；當(dāng)然，將應(yīng)用規(guī)模化更是布局者的搶占市場(chǎng)之道。

總結(jié)

智慧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不僅需要高高在上的云更需要無(wú)所不在的邊緣計(jì)算。邊緣計(jì)算一方面采集數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行預(yù)處理并提取特征數(shù)據(jù)傳輸給云端大腦，另一方面打通各系統(tǒng)平臺(tái)，使智能的IT系統(tǒng)可以游走于各OT之間，幫助各物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地。無(wú)論從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的使用效率、時(shí)間延遲還是安全考慮，邊緣計(jì)算都會(huì)是物聯(lián)網(wǎng)普及的關(guān)鍵所在。

來(lái)源：物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)

作者：周奧鴿