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羅克韋爾/Allen Bradley
2019年，“變化”仍然是中國科技界的主旋律。經(jīng)過了近20年的“狂飆突進(jìn)”，中國C端人口的流量紅利逐漸退去。在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，巨頭紛紛選擇擁抱To B，全面加速產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。
在人工智能和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)下，諸多應(yīng)用與概念脫穎而出，變得炙手可熱。而在2019年，邊緣計(jì)算毫無疑問迎來了集中爆發(fā)，讓人們不由感嘆：邊緣計(jì)算不再邊緣。
16年磨一劍，邊緣計(jì)算進(jìn)入黃金時(shí)代
早在2003年，AKAMAI就在與IBM合作時(shí)提出了“邊緣計(jì)算”概念，并建立起初步應(yīng)用。作為一個(gè)16年前的概念，邊緣計(jì)算并不年輕，甚至在科技領(lǐng)域中雨后春筍的概念中略顯低調(diào)，但想一想1956年的人工智能、1995年的物聯(lián)網(wǎng)、2006年的云計(jì)算，邊緣計(jì)算又正值當(dāng)打之年，與新晉網(wǎng)紅般的科技概念不同，這些曾經(jīng)的概念都已走入現(xiàn)實(shí)，開始為人們提供服務(wù)，改善人們的生活。
為何邊緣計(jì)算今年才迎來爆發(fā)？
邊緣計(jì)算的崛起源自于云計(jì)算的成熟和AI讓物聯(lián)網(wǎng)的“重生”。據(jù)第三方數(shù)據(jù)分析機(jī)構(gòu)IDC 的預(yù)測(cè)，到2020年，將有約500億的智能設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，其中主要涉及智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、個(gè)人交通工具等，其中 40% 的數(shù)據(jù)需要邊緣計(jì)算服務(wù)。
越來越多的設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)，其產(chǎn)生和收集的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長。與之相對(duì)的，AI的圖像分析、語音語義識(shí)別、視頻分析、自動(dòng)化控制、人機(jī)交互等功能與物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了更加深入的融合，成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要幫手。
另一方面，隨著5G的落地，未來將產(chǎn)生新一輪的數(shù)據(jù)爆發(fā)，對(duì)AI 算力提出了更高的要求。正如OpenAI的報(bào)告顯示，AI模型的計(jì)算量每3.4個(gè)月翻一番，也就是每年增長10倍，比摩爾定律2年增長一倍的速度快得多。
只靠傳統(tǒng)的云端計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)將不堪重負(fù)，人工智能也將陷入停滯。更為現(xiàn)實(shí)的是：在很多場(chǎng)景上的智能化應(yīng)用，也只有邊緣計(jì)算才可以解決。因此，在產(chǎn)業(yè)需求和數(shù)據(jù)積累形成的肥沃土壤中，邊緣計(jì)算的爆發(fā)是必然。
有別于云計(jì)算，邊緣計(jì)算將人工智能深度學(xué)習(xí)算法中的“推理”或“訓(xùn)練”過程前置到靠近用戶端/數(shù)據(jù)產(chǎn)生端一側(cè)，在本地就近處理，完成實(shí)時(shí)的、快速的計(jì)算和反饋，從而大大提升響應(yīng)速度，進(jìn)而在包括社區(qū)、零售等很多場(chǎng)景形成更好的用戶體驗(yàn)。
很多機(jī)構(gòu)對(duì)邊緣計(jì)算的概念作出過詮釋。但業(yè)界常喜歡舉的例子還是章魚實(shí)驗(yàn)。2016年4月，新西蘭國家水族館一只名為“Inky”的章魚從半開的水族缸里爬了出來，走過房間并鉆入一個(gè)排水口，穿過50米長的水管之后，成功地進(jìn)入了外海。
章魚成為了地球上較“聰明”的生物類群之一，這是因?yàn)樗鼡碛?ldquo;一個(gè)大腦+多個(gè)小腦”，不僅能通過40%的大腦容量進(jìn)行分析和決策，還能通過八條腿上分布的60%的巨量神經(jīng)元進(jìn)行感知和分析、腕足和大腦有效配合，讓章魚在各種復(fù)雜環(huán)境下都能游刃有余。
邊緣計(jì)算的分布式結(jié)構(gòu)與章魚非常相似：云端是大腦，但邊緣側(cè)可以作為小腦，通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分布式局部決策。兩者相互協(xié)作，共同完成數(shù)據(jù)的處理和反饋。
和云計(jì)算相比，邊緣計(jì)算主要具有四個(gè)優(yōu)勢(shì)：第一，靈活性，可以在不同階段，不同區(qū)域和節(jié)點(diǎn)和已有硬件基礎(chǔ)上，靈活部署設(shè)備。第二，高可靠，在無網(wǎng)或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的環(huán)境下可以進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算和實(shí)時(shí)反饋，即使一個(gè)設(shè)備發(fā)生故障，也不會(huì)影響其它設(shè)備。第三，高安全，分布式架構(gòu)天然加大了黑客攻擊的難度，從而保護(hù)個(gè)人可識(shí)別信息免遭竊取和濫用。第四，低延時(shí)，邊緣設(shè)備一般部署在更靠近數(shù)據(jù)處理的終端，能夠就近傳輸、計(jì)算、存儲(chǔ)、回傳、加密和訪問控制等，可更快響應(yīng)需求并反饋。
但這并不是說邊緣計(jì)算將徹底取代云計(jì)算，只能說兩者各有所長，這是一個(gè)1+1>2的過程，并非1-1=0的結(jié)果。云計(jì)算擅長全局性、非實(shí)時(shí)、長周期的大數(shù)據(jù)分析；邊緣計(jì)算擅長局部、實(shí)時(shí)、短周期的數(shù)據(jù)處理分析。兩者結(jié)合，才能適應(yīng)不同場(chǎng)景下數(shù)據(jù)處理的不同需求。
巨頭玩家云集，留給其他人的機(jī)會(huì)在哪里？
從目前來看，構(gòu)成邊緣計(jì)算主力軍的主要包括以下幾類企業(yè)。
首先是云計(jì)算巨頭。這類企業(yè)以亞馬遜、微軟、谷歌、阿里、百度、騰訊為代表。憑借云時(shí)代的積累優(yōu)勢(shì)，他們希望將觸角延伸至邊緣計(jì)算時(shí)代。
云計(jì)算“老大”亞馬遜可謂首當(dāng)其沖。早在2017 年，亞馬遜就推出了 AWS Greengrass，這是一個(gè)可以將亞馬遜 AWS 服務(wù)擴(kuò)展到終端設(shè)備上的服務(wù)。稱，這一應(yīng)用可以“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(chǔ)”。
同樣具有優(yōu)勢(shì)的還有CDN玩家。CDN(內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)路content Delivery Network)是將數(shù)字內(nèi)容智能分發(fā)到離用戶更近的節(jié)點(diǎn)。在流媒體、高清視頻等內(nèi)容行業(yè)的興起過程中，CDN企業(yè)也賺了個(gè)盆滿缽盈。從技術(shù)上來說，CDN可以說是邊緣計(jì)算的萌芽。因此，如Akamai、Azure、AWS、網(wǎng)宿科技等老牌企業(yè)正在利用本身傳統(tǒng)的CDN節(jié)點(diǎn)，提供邊緣側(cè)計(jì)算服務(wù)。
作為5G的主要推動(dòng)者，各地的運(yùn)營商也是邊緣計(jì)算的重要玩家。在2019年5G商用浪潮中，運(yùn)營商紛紛開始部署MEC(Multi-access Edge Computing移動(dòng)邊緣計(jì)算)，并從硬件、軟件、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、平臺(tái)架構(gòu)、場(chǎng)景需求、關(guān)鍵技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個(gè)角度，對(duì)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行宏觀上的整合，推動(dòng)建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。
除此以外還有硬件及芯片類企業(yè)。包括英偉達(dá)、英特爾、高通、華為等都先后推出了邊緣AI芯片，應(yīng)用在智能音箱、智能交通、VR/AR、車聯(lián)網(wǎng)、智能制造等大量場(chǎng)景中。
比如智能芯片巨頭英偉達(dá)推出了尺寸較小的邊緣AI超級(jí)計(jì)算機(jī)Jetson Xavier NX，比信用卡還小的硬件，可以直接嵌入機(jī)器人、無人機(jī)、智能高清傳感器、醫(yī)療設(shè)備等更小的硬件上。也有面向AI算力和場(chǎng)景應(yīng)用開發(fā)的計(jì)算模塊、邊緣網(wǎng)關(guān)等行業(yè)級(jí)產(chǎn)品，其中具備代表性的是華為Atlas系列和特斯聯(lián)Poseidon系列產(chǎn)品，作為業(yè)內(nèi)較早投入邊緣計(jì)算研發(fā)的企業(yè)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了將硬件融入場(chǎng)景提供AI解決方案的落地階段。
與硬件相對(duì)的是軟件。以“軟件定義一切”的眼光看，包括谷歌、商湯科技等企業(yè)為代表，從一開始就瞄準(zhǔn)了這一市場(chǎng)，期望在未來挖到真正的金礦。
值得注意的是，軟硬件一體化也是目前行業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)。這不僅是因?yàn)檐浻布旧淼倪m配性，還在于軟硬件一體化的解決方案速度更快，效率更高，解決實(shí)際問題更出色。
巨頭的強(qiáng)勢(shì)布局，新興企業(yè)的快速崛起，讓整個(gè)市場(chǎng)開始變得“喧囂”，未來留給其他企業(yè)的機(jī)會(huì)還剩下多少？如果說云計(jì)算廠商把邊緣計(jì)算當(dāng)做自身業(yè)務(wù)的補(bǔ)充和加速器，運(yùn)營商把邊緣計(jì)算作為推進(jìn)5G的突破口，CDN將其作為“手中的”，那么軟硬件玩家就是從產(chǎn)品的角度提出了一個(gè)新可能。
事實(shí)上，目前市場(chǎng)還處于從“點(diǎn)”到“面”進(jìn)化的過程中。只有將一切的技術(shù)和產(chǎn)品的“點(diǎn)”轉(zhuǎn)化為綜合服務(wù)的“面”，邊緣計(jì)算才能釋放出更多的創(chuàng)造力。這與AI、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)如出一轍。溯本求源，場(chǎng)景將是所有玩家“從點(diǎn)到面”的重要過渡，為場(chǎng)景服務(wù)的邊緣計(jì)算，才是有力量的計(jì)算。
場(chǎng)景——邊緣計(jì)算的話題
隨著人工智能的落地，產(chǎn)業(yè)細(xì)分了機(jī)器人、VR/AR、自動(dòng)駕駛、短視頻、智能家居、智能交通、智慧能源、遠(yuǎn)程醫(yī)療等眾多場(chǎng)景的全新應(yīng)用。從城市基礎(chǔ)設(shè)施到人們的家居生活，更多的數(shù)據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生，需要AI的處理。
應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)，針對(duì)不同場(chǎng)景進(jìn)行軟硬件一體化部署，并提供定制化解決方案的企業(yè)，被視為智慧場(chǎng)景服務(wù)商。典型的企業(yè)包括谷歌、IBM、華為、新華三、特斯聯(lián)等。
比如著名的谷歌多倫多Sidewalk智慧城市項(xiàng)目，通過將社區(qū)內(nèi)環(huán)境、道路、建筑、空氣、能源等各項(xiàng)數(shù)據(jù)全部智能化，再利用邊緣能力進(jìn)行自動(dòng)化操作。還打造了專門為小型機(jī)器人移動(dòng)的實(shí)用通道，區(qū)域自由散熱和制冷系統(tǒng)，建筑物自動(dòng)調(diào)節(jié)能耗與照明的平臺(tái)等。
在中國，乘著智慧城市的熱潮，人工智能和邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景也越來越多。比如特斯聯(lián)在社區(qū)領(lǐng)域的應(yīng)用，通過終端智能、邊緣智能、數(shù)據(jù)智能打造了全國重要5G+AIoT智慧社區(qū)。在新零售領(lǐng)域利用自研的Nanocell數(shù)據(jù)模型和Poseidon邊緣設(shè)備完成智能化升級(jí)，并成功將邊緣側(cè)算力與智能機(jī)器人結(jié)合，打造出超級(jí)智能終端。
以場(chǎng)景為核心的發(fā)展思路正在凸顯，這與技術(shù)和產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)路線并不矛盾，但終要匯合。這也意味著，每一個(gè)企業(yè)都要面向場(chǎng)景打造自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。比如思科、IBM主打工業(yè)場(chǎng)景；谷歌致力于將AlphaGo的深度學(xué)習(xí)功能擴(kuò)展到邊緣側(cè)；商湯以算法為主要優(yōu)勢(shì)，主要布局在視頻采集和分析領(lǐng)域等。
隨著5G商用落地，AI技術(shù)滲透，物聯(lián)網(wǎng)升級(jí)，越來越多的場(chǎng)景需要用到邊緣計(jì)算，因此市場(chǎng)前景也更加廣闊。這也是2019年被稱為邊緣計(jì)算元年的重要理由之一。
誰也無法斷定過去的規(guī)律是否適用于未來。但商業(yè)實(shí)踐證明，不論是大型企業(yè)還是中小企業(yè)，客戶希望得到的是一體化的部署和場(chǎng)景化的解決能力。這是目前看到的趨勢(shì)和未來的機(jī)會(huì)，這也對(duì)生態(tài)鏈中的企業(yè)的綜合服務(wù)能力提出了更高要求。行業(yè)何時(shí)才能進(jìn)入全面的成熟期？哪些玩家能笑到終點(diǎn)？不遠(yuǎn)的未來將給出答案。
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