邊緣計算很火，去到物聯(lián)網(wǎng)各大論壇/峰會/展會，很大概率能看到、聽到這四個字。媒體行業(yè)也總在寫，在問邊緣計算。這么多的信息轟炸下來，你get到了哪些點呢?

　　此次，物聯(lián)網(wǎng)空間站特別策劃【邊緣計算】專題，深度理解邊緣計算市場與技術(shù)的那些事兒。

　　一個形象的比喻

　　要解釋一個相對較新的技術(shù)，我們都頗愛比喻，吹牛撩妹的時候總會顯得游刃有余。

　　比如可以通過用水用電來形容云計算的革新意義，用做菜工序來形容IaaS、PaaS、SaaS的不同。行業(yè)人士們這般腦洞大開，也是十分熱鬧。

　　但在邊緣計算這塊，華為從眾多“選手”中脫穎而出，貢獻了比喻界的“今日最佳”。

　　天生的“邊緣計算”能力者——章魚 。章魚作為無脊椎動物中智商最高的一種動物，擁有巨量的神經(jīng)元，其中腦部占有40%，其余60 %全部分布在八條腿(腕足)上。

　　利用這樣的結(jié)構(gòu)，章魚捕食時就形成“多個小腦+一個大腦”的分布式計算機制，提高了活動靈敏性及多條腕足之間的配合。

　　這就是邊緣計算的概念。在邊緣側(cè)就近處理采集到的數(shù)據(jù)，而不用上傳至云計算中心，以此提高實時性、有效性以及減小中心的處理壓力。

　　多個不同角度的市場預(yù)測

　　今年7月，Gartner公布了2018物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟度曲線，披露了對于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及趨勢的多項見解。

　　Gartner--2018物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟度曲線

　　在這張被分成5個階段(分別是：技術(shù)誕生的萌芽期、期望膨脹的過熱期、泡沫破裂的低谷期、穩(wěn)步爬升的復(fù)蘇期、以及實質(zhì)生產(chǎn)的成熟期)的曲線圖中，邊緣人工智能技術(shù)處在第一階段——萌芽期，物聯(lián)網(wǎng)邊緣分析技術(shù)則處于萌芽期與峰值期的交界點 ，二者都處在被人們的興趣、期望而推動上升的階段。

　　這個時候，我們能看到很多積極的預(yù)測：

　　IDC 推算 ，到 2019 年，全世界 40% 的終端 設(shè)備將會實現(xiàn)智能化;

　　CB Insights 的市場規(guī)模量化工具預(yù)測，到2022年，全球邊緣計算市場規(guī)模 預(yù)計將達67.2億美元;

　　IDC 預(yù)測 ，到2020年，邊緣計算的相關(guān)支出 將占物聯(lián)網(wǎng)所有支出的18%。

　　Gartner預(yù)測 ，到2021年，40%的大型企業(yè)會將邊緣計算納入項目范圍 ，而2017年這一比例僅為不到1%。

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　　從數(shù)據(jù)來看，是一派蒸蒸日上、欣欣向榮的場面。

　　企業(yè)戰(zhàn)略的N種打開方式

　　行業(yè)地位蒸蒸日上的邊緣計算，自然吸引了產(chǎn)業(yè)鏈眾多企業(yè)、機構(gòu)的參與，進而紛紛表示“加我1個 ”。

　　但企業(yè)基因/定位不同，方式策略就有差異，以下就是邊緣計算布局的N種打開方式：

　　亞馬遜 發(fā)布了 AWS Greengrass邊緣計算服務(wù)。

　　在Build 2017開發(fā)者大會、Build 2018開發(fā)者大會上，微軟 分別推出Azure IoT Edge服務(wù)、開源Azure IoT Edge Runtime，將機器學習、高級分析和人工智能能力放在前端物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。

　　華為 在2017世界移動大會，發(fā)布基于邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)EC-IoT解決方案，方案由終端通信模塊、邊緣計算網(wǎng)關(guān)和敏捷控制器共同構(gòu)成。

　　阿里云 在2018云棲大會，發(fā)布首個IoT邊緣計算產(chǎn)品Link Edge。

　　百度云天工 對外發(fā)布邊緣計算產(chǎn)品“智能邊緣”，將云端的數(shù)據(jù)管理與計算功能以軟件的方式放在設(shè)備端上，提供本地消息收發(fā)、本地數(shù)據(jù)計算、AI推斷三大主要功能。

　　騰訊云 從“CDN+云”角度，賦予CDN智能計算能力，在視頻直播、游戲等領(lǐng)域展開探索。

　　利用自有優(yōu)勢，網(wǎng)宿科技 將CDN節(jié)點升級為邊緣計算節(jié)點，逐步搭建起邊緣計算平臺，開放包含計算、存儲和安全在內(nèi)的邊緣計算資源及服務(wù)。

　　在Next云計算大會，谷歌 宣布推出硬件芯片Edge TPU和軟件堆棧Cloud IoT Edge，從軟硬兩方面搶攻IoT邊緣運算。

　　英 偉達 推出新一代嵌入式計算平臺 Jetson TX2，為終端設(shè)備配備智能視頻分析等強大的 AI 功能，減少過程中無用的數(shù)據(jù)量，重新定義將高級AI從云端擴展到邊緣的可能性。

　　英特爾 推出Intel至強D-2100處理器芯片，幫助用戶將計算遷移到邊緣，以適應(yīng)各類場景下的連接設(shè)備。

　　以及高通 ，表示將和眾多運營商合作構(gòu)建5G網(wǎng)絡(luò)邊緣計算能力，進一步釋放邊緣計算潛能。

　　此外，我們還能看到多家企業(yè)機構(gòu)的抱團合作，以邊緣計算為核心，以聯(lián)盟為載體 ，共同發(fā)展，推動進步。

　　最終，包含產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、核心研究機構(gòu)、芯片廠商、電信設(shè)備商、電信運營商、軟硬件服務(wù)商、第三方應(yīng)用和內(nèi)容提供商等等在內(nèi)，都加入了邊緣計算產(chǎn)業(yè)大本營，場面熱鬧得很。

　　點開大圖可清晰查看

　　資料來源：廣證恒生報告《TMT行業(yè)：云時代重要補位者，邊緣計算有望成為新風口》

　　邊緣計算將在期待與不足中摸索前行

　　市場前景這么好，參與企業(yè)這么多，但關(guān)鍵還是要解決邊緣計算在哪里應(yīng)用的問題。

　　因為邊緣計算具有實時、短周期數(shù)據(jù)分析的基本特點，在本地業(yè)務(wù)的處理與分析上相比云計算十分占有優(yōu)勢。 比如自動駕駛，一旦數(shù)據(jù)傳回云計算中心反應(yīng)慢了，輕則駕駛體驗大打折扣，重則產(chǎn)生交通事故，是值得萬分重視的事。

　　同樣其他熟知的梯聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)制造、能源電力、智慧交通等領(lǐng)域，都在向邊緣計算拋出橄欖枝?？赡懿皇恰皼]你不行”，但至少也是“有你才更美”。

　　當然，邊緣計算的技術(shù)難度與標準不統(tǒng)一等痛點依然存在。我們回想上文的技術(shù)成熟度曲線，承載著眾多行業(yè)期望的邊緣計算往后定將經(jīng)歷泡沫低谷期 ，在這段時期能堅持下來的企業(yè)，也將帶領(lǐng)市場反思問題，從實際出發(fā)考慮技術(shù)的價值與應(yīng)用方案，最終實現(xiàn)邊緣計算應(yīng)用的常態(tài)化與規(guī)模化，走向技術(shù)與市場的成熟期。