5G時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)

5G 算力需求受到信號處理和邊緣計(jì)算兩大驅(qū)動(dòng)，一方面，通信信號處理需求的增多對算力提出了新要求，另一方面，5G 是物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的起點(diǎn)，將帶來多種物聯(lián)場景，邊緣計(jì)算是支撐物聯(lián)技術(shù)低延時(shí)、高密度等條件的具體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體現(xiàn)形式，具有場景定制化強(qiáng)等特點(diǎn)，多場景的算力需求驅(qū)動(dòng)邊緣端計(jì)算能力的提高。邊緣計(jì)算作為 5G 新特性將成為重要增量部分，較之傳統(tǒng)云計(jì)算，邊緣計(jì)算安全性更高、低時(shí)延、帶寬成本低，將成為 5G時(shí)代不可或缺的一部分，同時(shí)，由邊緣計(jì)算帶來的算力需求也將成為 5G 時(shí)代重要增量部分。

一輛自動(dòng)駕駛汽車每秒能產(chǎn)生1GB數(shù)據(jù)，同時(shí)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，并做出正確的動(dòng)作。

如果將全部數(shù)據(jù)傳到云端進(jìn)行處理，響應(yīng)時(shí)間會變得很長，而且支持某片區(qū)域內(nèi)的眾多汽車同時(shí)工作，對當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)帶寬及可靠性是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。隨著萬物互聯(lián)時(shí)代的到來，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量飛速增長，帶來了更高的數(shù)據(jù)傳輸帶寬需求。同時(shí)，新型應(yīng)用也對數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)存儲也提出了更高的要求。邊緣計(jì)算就是在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)來處理、分析數(shù)據(jù)。它將數(shù)據(jù)的處理、應(yīng)用的運(yùn)行，甚至一些功能服務(wù)的實(shí)現(xiàn)，由云中心服務(wù)器下放到網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點(diǎn)上。在5G創(chuàng)造的眾多商業(yè)機(jī)會中，邊緣計(jì)算可以說是一個(gè)將云計(jì)算觸角延伸到用戶家門口的基礎(chǔ)設(shè)施。

大勢所趨的邊緣計(jì)算

市場調(diào)研公司Forrester最近發(fā)布的報(bào)告認(rèn)為，2021年，邊緣計(jì)算將從一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)技術(shù)變成可實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)，主要受AI和5G的驅(qū)動(dòng)。2021年將會誕生將邊緣計(jì)算部署到生產(chǎn)環(huán)境中的新商業(yè)模式。云平臺不得不與AI競爭，以及5G廣泛普及，兩大因素將使邊緣計(jì)算使用場景更具實(shí)用性。Forrester預(yù)測，2021年，AI在邊緣計(jì)算中的使用將發(fā)生巨大變化：機(jī)器學(xué)習(xí)將開始在邊緣進(jìn)行，而不單是在數(shù)據(jù)中心加以訓(xùn)練。邊緣應(yīng)用智能有望在2021年蓬勃發(fā)展，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是在必須實(shí)時(shí)連接物理世界和數(shù)字世界的行業(yè)。全球越來越多的電信運(yùn)營商有些正在開展邊緣計(jì)算試點(diǎn)，有些則在推行邊緣商用產(chǎn)品和解決方案。盡管當(dāng)前試點(diǎn)大多在 4G 或早期 5G 網(wǎng)絡(luò)上進(jìn) 行，但移動(dòng)行業(yè)希望借助5G的逐步部署，推動(dòng)更大規(guī) 模的邊緣部署。理論上，邊緣計(jì)算可以和運(yùn)營商部署的5G網(wǎng)絡(luò)以及軟 件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）等軟件控制技術(shù)適配地非常好，這些技術(shù)以分布式的方式 運(yùn)行某些虛擬網(wǎng)絡(luò)功能（包括在網(wǎng)絡(luò)邊緣）。得益于此，邊緣技術(shù)也可能受益于5G時(shí)代虛擬網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)能力，從而充分挖掘分布式計(jì)算的潛力。

國內(nèi)邊緣計(jì)算生態(tài)快速成長

當(dāng)前，邊緣計(jì)算仍處于起步階段。然而，在美國、中國、歐洲和亞太地區(qū)的一些發(fā)達(dá)市場，正在擴(kuò)大相關(guān)的試點(diǎn)和小規(guī)模部署。雖然邊緣計(jì)算在中國還處于起步階段，但發(fā)展迅速，特別是近兩年來進(jìn)展更加明顯，使得中國在試點(diǎn)、早期部署和生態(tài)合作方面領(lǐng)先于其他主要國家和地區(qū)。目前，國內(nèi)從業(yè)者積極投身尚處在起步階段的邊緣計(jì)算，其中包括三大運(yùn)營商，其中網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供商（中興、華為、Nokia和Ericsson）以及中國大型云服務(wù)企業(yè)（阿里巴巴、騰訊和百度），眾多小型 ICT 公司、云和邊緣計(jì)算專業(yè)公司、垂直行業(yè)也紛紛加入，尋求邊緣新業(yè)務(wù)和解決方案的機(jī)會。中國運(yùn)營商是這個(gè)領(lǐng)域最活躍參與者之一。中國移動(dòng) 2019 年邊緣計(jì)算藍(lán)圖涵蓋了 300 項(xiàng)具體的邊緣措施， 包括測試節(jié)點(diǎn)評估、開放 API 接口以及攜手合作伙伴推廣邊緣商業(yè)應(yīng)用。自 2018 年以來，中國聯(lián)通在20 個(gè)省市開展了 60 多項(xiàng) MEC 試點(diǎn)和商用項(xiàng)目。中國邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）數(shù)據(jù)顯示，分布在40 個(gè)城市 的 100 多個(gè) MEC 試點(diǎn)項(xiàng)目覆蓋多個(gè)行業(yè)和應(yīng)用場景， 包括智慧園區(qū)、智能制造、AR/VR、云游戲、智慧港 口、智慧礦山、智慧交通，這充分證實(shí)了發(fā)展的迅猛勢頭。在具體應(yīng)用方面，2020年4月，阿里云與首汽約車開啟基于5G邊緣計(jì)算的網(wǎng)約車移動(dòng)業(yè)務(wù)合作試點(diǎn)項(xiàng)目，6月，阿里云推出采用邊緣計(jì)算最大化發(fā)揮AI的能力推出高速在線計(jì)費(fèi)平臺，將計(jì)費(fèi)準(zhǔn)確度提升一倍;2020年4月，金山云向美國證券交易委員會（SEC）提交正式上市招股書，招股書披露，金山云正在與小米共同開發(fā)邊緣計(jì)算應(yīng)用程序，6月，金山云發(fā)布具備邊緣節(jié)點(diǎn)資源優(yōu)勢的云游戲PaaS服務(wù)平臺;2020年5月，百度重磅發(fā)布天工物聯(lián)網(wǎng)邊云融合專有平臺，提供邊緣計(jì)算框架和邊緣云端管理套件，7月，百度智能云旗下邊緣計(jì)算框架Baetyl發(fā)布2.0版本……

國內(nèi)眾多企業(yè)以生態(tài)合作的形式大力推動(dòng)邊緣計(jì)算大生態(tài)的假設(shè)與發(fā)展，尤其是在以智能家居為代表的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，邊緣計(jì)算的應(yīng)用與落地，為人們帶來近乎顛覆性的應(yīng)用體驗(yàn)。

物聯(lián)網(wǎng)的靈魂

邊緣計(jì)算本身是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。邊緣計(jì)算處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間，或處于物理實(shí)體的頂端。而云端計(jì)算，仍然可以訪問邊緣計(jì)算的歷史數(shù)據(jù)。

全球智能手機(jī)的快速發(fā)展，推動(dòng)了移動(dòng)終端和“邊緣計(jì)算”的發(fā)展。而萬物互聯(lián)、萬物感知的智能社會，則是跟物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展相伴而生，邊緣計(jì)算系統(tǒng)也因此應(yīng)聲而出。對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計(jì)算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計(jì)算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕云端的負(fù)荷。由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應(yīng)，將需求在邊緣端解決。雖然云計(jì)算已經(jīng)使處理大量數(shù)據(jù)成為可能，但它并不是所有應(yīng)用程序和用例的理想選擇。從傳感器前線到服務(wù)器來回發(fā)送的大量數(shù)據(jù)阻塞了網(wǎng)絡(luò)帶寬，從而減慢了響應(yīng)時(shí)間，而解決所有這些與傳統(tǒng)云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的限制的答案是所謂的邊緣計(jì)算。增加數(shù)據(jù)安全性、更好的應(yīng)用性能、降低運(yùn)營成本、提高業(yè)務(wù)效率和可靠性、無限的可擴(kuò)展性等特性讓邊緣計(jì)算成為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最好的伙伴。當(dāng)邊緣計(jì)算用于遠(yuǎn)程醫(yī)療以跟蹤患者的慢性病時(shí)，可以成為真正的生命拯救者。例如，能夠獨(dú)立分析健康數(shù)據(jù)的心率監(jiān)視器可以立即提供必要的響應(yīng)，以在患者需要幫助時(shí)提醒護(hù)理者。

這樣的案例在智能制造、智慧城市、直播游戲和車聯(lián)網(wǎng)等四大主流應(yīng)用領(lǐng)域還非常多，邊緣計(jì)算結(jié)合傳感器，能夠賦予終端設(shè)備對數(shù)據(jù)的采集和處理能力，尤其是在其同AI智能計(jì)算基數(shù)融合在一起后，更成為物聯(lián)網(wǎng)“靈魂”般的存在。

AIoT應(yīng)用生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施

海量連接產(chǎn)生的交互及數(shù)據(jù)分析需求促使IoT與AI的更深融合。物聯(lián)網(wǎng)為物理世界通往虛擬世界建立了通道，不同的用戶和終端通過物聯(lián)網(wǎng)連接協(xié)議互聯(lián)互通，然后將虛擬化的“現(xiàn)實(shí)世界”實(shí)時(shí)反饋至各個(gè)行業(yè)或場景，從而推動(dòng)各領(lǐng)域效率和效益的提升。因此，先連接再爆發(fā)是物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)“萬物互聯(lián)”終極形態(tài)的重要路徑。

不同于純粹的物聯(lián)網(wǎng)，AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）=AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）。 AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能追求的是一個(gè)智能化生態(tài)體系，除了技術(shù)上需要不斷革新，技術(shù)的落地與應(yīng)用更是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的核心問題。

相比于物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量的快速增長，目前AIoT在落地過程中重在重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈，既需要適應(yīng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的特性，平衡傳統(tǒng)利益鏈條，也需要與生態(tài)合作伙伴共同搭建最適宜產(chǎn)業(yè)AI賦能的架構(gòu)體系。AIoT的核心是智能，將智嵌入到設(shè)備、邊緣，乃至物和人的每個(gè)環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)與連接的融合、模型與硬件的匹配、需要云-邊-端的協(xié)同。如道路中會有很多AI場景，包括像超速識別、闖紅燈、壓線、逆行等違章檢測，其背后都可以運(yùn)用AI算法進(jìn)行識別，把這些識別結(jié)果上傳到云端，實(shí)現(xiàn)處罰或跟蹤，就是一個(gè)AIoT應(yīng)用。AIoT應(yīng)用集中在通過視覺識別、語音交互、預(yù)測規(guī)劃等核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)效率的提升，這種以通用性核心技術(shù)為內(nèi)核的特性使得產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯將圍繞采集和分析有價(jià)值的通用信息，產(chǎn)品形態(tài)不再有強(qiáng)烈的行業(yè)鴻溝，行業(yè)競爭圍繞著高價(jià)值通用信息帶來的數(shù)據(jù)分析，相應(yīng)的競爭業(yè)態(tài)也將更加復(fù)雜。在此過程中，G端和C端場景問題可通過識別比對、便捷交互得到較大程度解決，AIoT在G端與C端率先受益，AIoT在企業(yè)級市場的應(yīng)用尚不能觸及核心痛點(diǎn)，還有待提升其核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)效率。

AIoT應(yīng)用發(fā)展的上半場是IoT硬件的鋪設(shè)，而下半場將是AI 算法與智能決策的主場。

AI賦能物物相連

AIoT是一個(gè)綜合性市場，其容量足夠大，且目前呈現(xiàn)多層級、碎片化狀態(tài)，因此吸引了眾多從原賽道切入AIoT的玩家，主要有四大類：云計(jì)算企業(yè)、AI公司、SI公司、IoT公司。這四類企業(yè)積極構(gòu)建AIoT生態(tài)合作圈，相互之間存在合作和競爭關(guān)系，它們均可提供較為完整的技術(shù)和業(yè)務(wù)解決方案，但各自的優(yōu)勢有所差異，率先布局的版塊也有差異。云計(jì)算企業(yè)與AI公司攜新生產(chǎn)要素AI入場，對人工智能技術(shù)的前沿性研發(fā)相對較注重，并整合成模塊化能力向合作伙伴和客戶輸出;而SI公司、IoT公司貼近用戶，對技術(shù)整合到最終產(chǎn)品及用戶需求理解上有著天然的優(yōu)勢。對于在5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代擁有重要地位的運(yùn)營商，邊緣計(jì)算同樣。電信運(yùn)營商正在加大對5G的投資，以滿足消費(fèi)者和企業(yè)服務(wù)的低延遲需求。然而，僅對邊緣計(jì)算進(jìn)行投入并不能保證它們滿足這些需求。因此，運(yùn)營商開始投資邊緣人工智能（AI）應(yīng)用，以便把網(wǎng)絡(luò)延遲降至5毫秒。在網(wǎng)絡(luò)速度、覆蓋范圍和容量方面提高網(wǎng)絡(luò)性能來保證高質(zhì)量服務(wù)和體驗(yàn)并降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營成本，AI大有潛力。基于這個(gè)原因，運(yùn)營商應(yīng)該進(jìn)行投資，確保自己在邊緣擁有強(qiáng)大的應(yīng)用、數(shù)據(jù)以及AI 開發(fā)和管理能力，邊緣AI對運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展至關(guān)重要。研究機(jī)構(gòu)Omdia的調(diào)查顯示，企業(yè)市場是運(yùn)營商進(jìn)行邊緣投資的關(guān)鍵領(lǐng)域，其中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化工廠被認(rèn)為是最有潛力的行業(yè)。德國電信和韓國電信等運(yùn)營商一直在進(jìn)行智能工廠方面的試驗(yàn)，利用AI執(zhí)行視頻分析工作，從而為制造業(yè)提供支持。對于在邊緣優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)資源，AI能夠推動(dòng)更快的決策和行動(dòng)。例如，頻譜是一項(xiàng)有限且昂貴的資產(chǎn)，因此必須進(jìn)行優(yōu)化才能保證網(wǎng)絡(luò)性能從而驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量的服務(wù)。邊緣AI快速模式識別、預(yù)測和推薦能力使運(yùn)營商能夠優(yōu)化流量負(fù)載，確保頻譜得到有效利用。諾基亞和愛立信等設(shè)備供應(yīng)商將AI算法應(yīng)用到無線接入網(wǎng)的基帶單元，取得了無線電性能改善等成果，調(diào)整后的波束成形模式確保傳輸信號集中在用戶所在位置，為他們提供更好的體驗(yàn)。此外，運(yùn)營商還可借助AI進(jìn)行數(shù)據(jù)包分析、智能IP流量控制以及預(yù)測網(wǎng)絡(luò)邊緣的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞等操作。

相互成就的AI、邊緣計(jì)算與云計(jì)算

如果將云計(jì)算比作計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng)的大腦，那么邊緣計(jì)算相當(dāng)于該系統(tǒng)的眼睛、耳朵和手腳，AI 則是該系統(tǒng)“智能”的核心分析器。即在云化時(shí)代，云計(jì)算相當(dāng)于統(tǒng)籌者，邊緣計(jì)算是逐個(gè)擊破的重要驅(qū)動(dòng)，AI 為云計(jì)算+邊緣計(jì)算協(xié)同合作機(jī)制發(fā)揮最大效率。作為一種利用互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地、能廣泛進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訪問、資源共享、且具備快速的可伸縮性和可度量等獨(dú)特優(yōu)勢的技術(shù)，云計(jì)算的出現(xiàn)顛覆了傳統(tǒng) IT 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)。同時(shí)，它囊括了SaaS、Paas、laaS 三種服務(wù)模式，讓很多應(yīng)用的研發(fā)也無須再去關(guān)注令人頭疼的硬件、軟件等問題，而可以讓企業(yè)及工程師們直接在云端操作解決。正因此，近幾年間，越來越多的企業(yè)選擇了“上云”。不過，云計(jì)算雖然能夠加快應(yīng)用部署速度以及增強(qiáng) IT 系統(tǒng)與業(yè)務(wù)靈活性，但是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)的爆發(fā)，如果將數(shù)據(jù)都上傳云端進(jìn)行智能處理，無疑將會對網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來很大的挑戰(zhàn)，同時(shí)在一定的智能化場景中如自動(dòng)駕駛、智能醫(yī)療設(shè)備等領(lǐng)域，有些數(shù)據(jù)來不及返回至云端，而是需要立即被識別與實(shí)時(shí)地分析與處理，這就應(yīng)用到了邊緣計(jì)算技術(shù)。

如今，AI 早已成為社會發(fā)展的必然趨勢，而AI 想要全面入局智能終端設(shè)備，不僅需要借助云計(jì)算，更需要邊緣計(jì)算的支撐。在錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)交互中，AI 的存在是賦能各種平臺構(gòu)建算法和模型，并分析哪些數(shù)據(jù)需要上傳至云，哪些數(shù)據(jù)需要獨(dú)立和快速做出決定，從而基于機(jī)器學(xué)習(xí)、信號處理與優(yōu)化等手段，將設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，由此在不斷迭代中讓系統(tǒng)與傳感器有能力根據(jù)最新的數(shù)據(jù)調(diào)整其內(nèi)部算法，并擴(kuò)展其智能性。三者的融合與應(yīng)用，讓邊緣計(jì)算落地的同時(shí)，也為人們勾勒出一個(gè)不一樣的未來數(shù)字時(shí)代。

邊緣計(jì)算第一場景

在邊緣計(jì)算的落地場景中，業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，云游戲、高清視頻是5G時(shí)代邊緣計(jì)算的第一落地場景，擁有巨大的商業(yè)價(jià)值和市場驅(qū)動(dòng)力。

多年來，高清視頻一直發(fā)展火熱，尤其近一兩年視頻直播更是空前高漲，未來前景也一直被行業(yè)看好和認(rèn)可。云游戲則被看作邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)的明日之星，伽馬數(shù)據(jù)的《2020年云游戲產(chǎn)業(yè)調(diào)查報(bào)告》顯示，截至今年5月，百億市值以上的企業(yè)布局云游戲占比達(dá)35.1%。

數(shù)萬人的高清互動(dòng)、VR/AR沉浸體驗(yàn)、快速的圖像識別與視頻分析;3A大作的瞬間點(diǎn)開，PC、PAD、手機(jī)多屏無縫切換，瘦身的終端配置，便捷的移動(dòng)操作，逼真游戲環(huán)境和炫酷的視覺沖擊，數(shù)萬人高并發(fā)互動(dòng)……這些酷炫的高清視頻和云游戲體驗(yàn)背后，企業(yè)都面臨帶寬成本和網(wǎng)絡(luò)巨壓，邊緣計(jì)算成為解決這一問題的有效途徑。

也正因此，在目前可預(yù)見的各種應(yīng)用場景中，云游戲、高清視頻與邊緣計(jì)算互相成就，也最早搭上了邊緣計(jì)算的東風(fēng)，成為邊緣計(jì)算的第一落地場景，迎來了各巨頭快速入局。除了高清視頻和云游戲外，邊緣計(jì)算還擁有著更多的大潛力市場，在巨大的風(fēng)口面前，無論是運(yùn)營商、設(shè)備商還是云服務(wù)廠商，都有著自己的“殺手锏”和優(yōu)勢，搶先入局則意味著更大的先發(fā)優(yōu)勢。

全面融入生活的邊緣計(jì)算

根據(jù)中國移動(dòng)發(fā)布的《中國移動(dòng)邊緣計(jì)算白皮書》，目前智能制造、智慧城市、直播游戲和車聯(lián)網(wǎng) 4 個(gè)垂直領(lǐng)域?qū)吘売?jì)算的需求最為明確。

在智能制造領(lǐng)域，工廠利用邊緣計(jì)算智能網(wǎng)關(guān)進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)采集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾、清洗等實(shí)時(shí)處理。同時(shí)邊緣計(jì)算還可以提供跨層協(xié)議轉(zhuǎn)換的能力，實(shí)現(xiàn)碎片化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一接入。一些工廠還在嘗試?yán)锰摂M化技術(shù)軟件實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制器，對產(chǎn)線機(jī)械臂進(jìn)行集中協(xié)同控制，這是一種類似于通信領(lǐng)域軟件定義網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)控分離的機(jī)制，通過軟件定義機(jī)械的方式實(shí)現(xiàn)了機(jī)控分離 。

在智慧城市領(lǐng)域，應(yīng)用主要集中在智慧樓宇、物流和視頻監(jiān)控幾個(gè)場景。邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)對樓宇各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)的現(xiàn)場采集分析，并提供預(yù)測性維護(hù)的能力;對冷鏈運(yùn)輸?shù)能囕v和貨物進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警;利用本地部署的 GPU 服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)毫秒級的人臉識別、物體識別等智能圖像分析。在直播游戲領(lǐng)域，邊緣計(jì)算可以為 CDN 提供豐富的存儲資源，并在更加靠近用戶的位置提供音視頻的渲染能力，讓云桌面，云游戲等新型業(yè)務(wù)模式成為可能。特別在 AR/VR 場景中，邊緣計(jì)算的引入可以大幅降低AR/VR 終端設(shè)備的復(fù)雜度，從而降低成本，促進(jìn)整體產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展。在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，業(yè)務(wù)對時(shí)延的需求非?？量蹋吘売?jì)算可以為防碰撞、編隊(duì)等自動(dòng)/輔助駕駛業(yè)務(wù)提供毫秒級的時(shí)延保證，同時(shí)可以在基站本地提供算力，支撐高精度地圖的相關(guān)數(shù)據(jù)處理和分析，更好地支持視線盲區(qū)的預(yù)警業(yè)務(wù)。除了上述垂直行業(yè)的應(yīng)用場景之外，邊緣計(jì)算還存在一種較為特殊的需求-本地專網(wǎng)。很多企業(yè)用戶都希望運(yùn)營商在園區(qū)本地可以提供分流能力，將企業(yè)自營業(yè)務(wù)的流量直接分流至企業(yè)本地的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)處理。比如在校園實(shí)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)本地通信和課件共享，在企業(yè)園區(qū)分流至私有云實(shí)現(xiàn)本地 ERP 業(yè)務(wù)，在公共服務(wù)/政務(wù)園區(qū)提供醫(yī)療、圖書館等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。在這一類應(yīng)用場景中，運(yùn)營商為客戶的本地邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)提供了專線服務(wù)。在具體的落地應(yīng)用上，人們非常熟悉的在線教育便早早地引入了邊緣計(jì)算技術(shù)。2020年初，受新冠疫情影響，在校學(xué)生不能及時(shí)返回學(xué)校上課，使得“遠(yuǎn)程授課和在線課堂”成為熱點(diǎn)，又因互動(dòng)課堂的業(yè)務(wù)需求與邊緣計(jì)算擅長的領(lǐng)域相吻合，從而讓大眾在不知不覺中成為邊緣計(jì)算的受眾和體驗(yàn)者。假設(shè)一個(gè)位于上海的老師在給遍布全國各地的學(xué)生講課，一旦中間網(wǎng)絡(luò)發(fā)生抖動(dòng)，就會出現(xiàn)卡頓、音畫不同步、互動(dòng)延遲等問題，學(xué)生提的問題老師沒有及時(shí)回答，學(xué)生的積極性也會下降，授課效果必然會大打折扣。邊緣計(jì)算則可以在更靠近終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣上提供服務(wù)，全域覆蓋的節(jié)點(diǎn)資源，仿佛打造了一張覆蓋全國的高質(zhì)量、低成本的實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)。在K12在線輔導(dǎo)業(yè)務(wù)場景中，空間距離的縮短可以減少復(fù)雜的長鏈路傳輸網(wǎng)絡(luò)中，各種路由轉(zhuǎn)發(fā)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備處理的延時(shí)和傳輸時(shí)間，同時(shí)可以更好地避免網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)帶來的掉線和卡頓問題，在互動(dòng)課堂業(yè)務(wù)場景中整體低時(shí)延、強(qiáng)互動(dòng)體驗(yàn)提升明顯。同時(shí)，視頻類大流量業(yè)務(wù)的處理放到邊緣完成，在大型公開課、名師講堂直播等場景下會產(chǎn)生高并發(fā)訪問，通過分布式的架構(gòu)分散中心處理的壓力，也能夠有效避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，同時(shí)降低將數(shù)據(jù)傳回源站的帶寬成本。

對于常見的跨國授課來說，以阿里云邊緣計(jì)算為代表的新一代信息技術(shù)，也能通過國際高速通道將海外的授課媒體流轉(zhuǎn)發(fā)回國內(nèi)的云中心，再通過邊緣云智能選路系統(tǒng)以及遍布全國的邊緣轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)，將授課內(nèi)容實(shí)時(shí)、高質(zhì)量地呈現(xiàn)在學(xué)生面前。邊緣計(jì)算能夠解決數(shù)字業(yè)務(wù)場景下云計(jì)算的延遲、帶寬、自主性和隱私需求問題，其具體應(yīng)用將由人、設(shè)備和業(yè)務(wù)之間的數(shù)字業(yè)務(wù)交互來定義，在未來擁有十分廣闊的發(fā)展前景，超過90%的企業(yè)都將開啟自身在邊緣計(jì)算的獨(dú)特應(yīng)用，并將在未來發(fā)展成為一個(gè)頗具規(guī)模的行業(yè)。而除當(dāng)下悄然無聲進(jìn)入多個(gè)數(shù)字社會領(lǐng)域外，邊緣計(jì)算本身也有自己的成長道路。

邊緣計(jì)算未來的進(jìn)化之路

作為極具價(jià)值且影響巨大的新興技術(shù)，邊緣計(jì)算本身也擁有自己的成長路線?！霸囼?yàn)及小規(guī)模定制部署”是邊緣計(jì)算成長的第一階段，中國移動(dòng)、中國電信和中國聯(lián)通在2018-2019年進(jìn) 行了大量邊緣計(jì)算試驗(yàn)，為進(jìn)一步商用打下重要基 礎(chǔ)。2020 年各行業(yè)邊緣計(jì)算部署驗(yàn)證增多，部分測試轉(zhuǎn)為小規(guī)模部署。在這個(gè)階段，邊緣計(jì)算的部署大多是私有及定制化應(yīng)用，專門設(shè)計(jì)用于滿足企業(yè)需求， 如智慧港口、智慧園區(qū)或智能工廠，而且邊緣技術(shù)主要在本地部署。經(jīng)過前期積極準(zhǔn)備，“初具商用規(guī)模階段”則有望在2021年-2023年展開。在這個(gè)階段，5G網(wǎng)絡(luò)的普及程度越來越高（預(yù)計(jì)截至2023年底，5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋率超過60%的人口），第一階段的私有邊緣計(jì)算設(shè)施部署開始在更大規(guī)模上產(chǎn)生效益。除了本地定制的邊緣計(jì)算應(yīng)用之外，自動(dòng)駕駛、體育賽事和游戲等公共應(yīng)用也將進(jìn)行更多探索，邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施部署在區(qū)域或城市，靠近基站或匯聚基站。在這個(gè)階段邊緣計(jì)算應(yīng)用程序的成本較高，因?yàn)橐诜稚⒂?jì)算負(fù)載的可用租戶較少的情況下運(yùn)營大量微型數(shù)據(jù)中心。而業(yè)界普遍預(yù)計(jì)，邊緣計(jì)算要成為主流，估計(jì)得2024年以后才有機(jī)會。到2025年末，中國5G 人口覆蓋率預(yù)計(jì)將超過70%。5G技術(shù)的成熟、5G 設(shè)備成本的降低、移動(dòng)產(chǎn)業(yè)與企業(yè)的良好合作將推動(dòng)擴(kuò)大邊緣計(jì)算部署規(guī)模。隨著5G基站數(shù)量增加，可以更廣泛地部署邊緣計(jì)算，并且可以越來越多地用于公共邊緣計(jì)算應(yīng)用場景。

除了可以用時(shí)間段了解邊緣計(jì)算的成長情況，也可以用不同技術(shù)表現(xiàn)能力，確定當(dāng)下邊緣計(jì)算所處階段。邊緣計(jì)算 1.0是關(guān)于如何安全、管理和連接機(jī)器和設(shè)備以啟用數(shù)字邊緣。數(shù)據(jù)顯示，目前大多數(shù)企業(yè)還處于邊緣計(jì)算 1.0階段，這一階段只具備在數(shù)字世界中成功實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營所需要的基本能力。而在邊緣計(jì)算2.0階段，邊緣計(jì)算開始采用開放的、軟件定義的技術(shù)。軟件定義技術(shù)是指從底層計(jì)算機(jī)硬件中提取出各項(xiàng)功能，并使這些功能能夠在軟件中執(zhí)行。這與服務(wù)器虛擬化背后的概念相一致，后者已經(jīng)存在多年。最近，這一技術(shù)被應(yīng)用于包括計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)和安全等在內(nèi)的各個(gè)領(lǐng)域。例如，借助軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）技術(shù)，企業(yè)能夠從集中控制平臺上修改包括路由表、配置和策略在內(nèi)的各種屬性，而不必逐一修改各交換機(jī)的屬性，從而更輕松地管理網(wǎng)絡(luò)。到了邊緣計(jì)算3.0階段， IT和OT將實(shí)現(xiàn)真正的融合，具備了一系列彈性和實(shí)時(shí)能力。如今，仍然有很多IT未觸達(dá)的工業(yè)領(lǐng)域。例如，工廠需要機(jī)械控制系統(tǒng)來執(zhí)行確定性行為，并保障安全性。這些控制系統(tǒng)誕生于操作技術(shù)領(lǐng)域，而不是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)。落實(shí)邊緣計(jì)算 3.0的功能是成功邁向邊緣計(jì)算4.0轉(zhuǎn)變的必要條件。在邊緣計(jì)算4.0階段，IT和OT基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營將與人工智能（AI）相融合，一個(gè)自管理、自愈和自動(dòng)化的工業(yè)領(lǐng)域即將誕生。一旦機(jī)器出現(xiàn)問題，AI系統(tǒng)就能進(jìn)行診斷并進(jìn)行修復(fù)——無需人工干預(yù)。

人們無法直接從1.0直接跨越到3.0，必須構(gòu)建每個(gè)階段所需要的能力才能一個(gè)階段一個(gè)階段地邁進(jìn)，正如同邊緣計(jì)算會成為物聯(lián)網(wǎng)支撐一樣，從芯片到算法，同樣也是邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)支撐。

邊緣計(jì)算背后的芯片博弈

邊緣終端市場是指直接在終端設(shè)備上做計(jì)算的AI芯片，對于功耗和能效比有很強(qiáng)的要求。目前來看，邊緣終端市場有兩種形態(tài)的芯片產(chǎn)品，一種是針對特定應(yīng)用的SoC，一種是通用加速器做獨(dú)立芯片。SoC面向?qū)Ｓ檬袌觯谛酒猩疃葘W(xué)習(xí)加速計(jì)算事實(shí)上只是一小部分，而其他大部分芯片面積則交給了主控處理器、視頻解碼等等模塊。SoC集成度高，一般的技術(shù)路線是用新的SoC代替原有的不支持深度學(xué)習(xí)加速的SoC做更新?lián)Q代。一個(gè)典型的例子就是華為麒麟系列SoC加入寒武紀(jì)的NPU，就屬于SoC自己的更新?lián)Q代。專注于AI芯片的廠商進(jìn)入SoC市場的策略往往是提供IP授權(quán)，以發(fā)揮自己的強(qiáng)項(xiàng)（如寒武紀(jì)給華為提供NPU IP）。對于SoC往往針對的是一個(gè)特定市場，因?yàn)槠渲械哪K都是針對該應(yīng)用而設(shè)計(jì)，如果用在其他應(yīng)用中則顯得浪費(fèi)，例如麒麟SoC最適合的場景是手機(jī)，其中包含的GPU、ISP、Modem等都是為了手機(jī)場景打造，如果是用在工業(yè)場景則這些模組都閑置了，因此也就引出了另一個(gè)終端通用型深度學(xué)習(xí)加速器芯片市場。該市場相對于SoC市場來說允許較低的集成度，即可以在主控芯片之外再搭配額外的芯片以支持相應(yīng)功能。

在終端SoC市場，事實(shí)上競爭已經(jīng)白熱化，華為、高通等公司都紛紛推出專屬的SoC搭載 A I加速模組，而A I加速模組IP的提供商也有ARM，Cadence，CEVA等傳統(tǒng)IP提供商以及寒武紀(jì)這樣的初創(chuàng)公司。不少傳統(tǒng)SoC芯片公司都紛紛在自家SoC中加入自研或授權(quán)的人工智能模塊。對于人工智能終端SoC市場，我們的分析是該市場雖然最早得到關(guān)注但是很可能近幾年還是被原來的SoC公司占領(lǐng)市場，因?yàn)槟壳敖K端人工智能市場尚未真正落地收獲真金白銀，因此SoC中加入人工智能還只是錦上添花之舉。

邊緣計(jì)算加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器興起

從硬件層面討論邊緣計(jì)算、AI等技術(shù)融合的同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器也浮出水面。隨著5G時(shí)代的到來，邊緣計(jì)算逐漸將智能化處理從云端轉(zhuǎn)向邊緣。汽車的智能化趨勢越來越明顯，數(shù)字駕艙、人機(jī)界面、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)被越來越多地應(yīng)用于汽車當(dāng)中，傳感器也與多入多出（MIMO）等通信方式相融合，增加了復(fù)雜性。這些都要求汽車擁有更強(qiáng)的處理能力和控制能力。根據(jù)Imagination的估算，如果執(zhí)行ADAS的車道偏離檢測需要10 GFLOPS的算力，那么執(zhí)行行人預(yù)測可能需要500GFLOPS的算力。在自動(dòng)駕駛方面，如果處于Levels2+級別的駕駛員監(jiān)測、語音/手勢控制需要10 TOPS算力，那么Level5的功能勢必需要500TOPS以上的算力才能支持。更高的性能、更低的延時(shí)和更好的安全性是未來汽車發(fā)展的主要趨勢。為了應(yīng)對這樣大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、傳輸乃至分析的要求，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器開始浮出水面。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理可以在CPU上運(yùn)行，同時(shí)人們也經(jīng)常會采用GPU。然而為了在嚴(yán)格的功耗要求下滿足下一代性能要求，專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速硬件也越來越廣泛地被采用。

未來，隨著邊緣計(jì)算的普及，相信這一類新興硬件會越來越多，而除了應(yīng)用于邊緣計(jì)算外，相信會有更多領(lǐng)域會被這類新興硬件開啟。

絕非萬能的邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算對于未來數(shù)字社會有著重要影響，但這并不意味著邊緣計(jì)算就是萬能或絕對優(yōu)秀的存在，邊緣計(jì)算同樣有著自己需要解決的問題和局限性。邊緣計(jì)算通過很大程度地減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間來降低一些安全風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)也帶來了更復(fù)雜的安全挑戰(zhàn)。例如，如果企業(yè)在不受控制的最終用戶設(shè)備上存儲或處理數(shù)據(jù)，很難保證這些設(shè)備沒有受到網(wǎng)絡(luò)攻擊者可能利用的漏洞的攻擊。即使使用云計(jì)算-邊緣計(jì)算模型來保留對邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的控制，擁有更多可管理基礎(chǔ)設(shè)施也會增加攻擊面。在延遲方面，邊緣計(jì)算可提高應(yīng)用程序性能和響應(yīng)能力，因?yàn)閿?shù)據(jù)不必往返于云計(jì)算的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。對于需要真正即時(shí)通信流的工作負(fù)載，這是一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢。大多數(shù)工作負(fù)載具有較低的延遲標(biāo)準(zhǔn)。與傳統(tǒng)的云計(jì)算架構(gòu)相比，邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)可能只會將網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度提高幾毫秒。對于標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用，常規(guī)架構(gòu)帶來的網(wǎng)絡(luò)延遲是可以接受的。而確保延遲改善確實(shí)值得進(jìn)行權(quán)衡，尤其是在考慮了增加的成本和管理負(fù)擔(dān)之后。

簡而言之，邊緣計(jì)算可能會減少應(yīng)用程序加載或響應(yīng)請求所需的時(shí)間，但這種改進(jìn)并不值得付出更多成本。 而當(dāng)下邊緣的完整定義依然不明確，特別是關(guān)于計(jì)算資源的部署位置和邊緣 基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模沒有統(tǒng)一觀點(diǎn)。要部署邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，就需要大量投資，但在應(yīng)用場景和商業(yè)模式仍然較為模糊的情況下，要確定這種投資是否合理是對運(yùn)營商乃至所有的企業(yè)都是一個(gè)挑戰(zhàn)。

不可忽視的霧計(jì)算

在技術(shù)不斷更迭過程中，邊緣計(jì)算的出現(xiàn)很好的解決了云計(jì)算的不足，可面對多樣化的市場需求，人們往往需要更多細(xì)分技術(shù)。在云計(jì)算和邊緣計(jì)算之間，霧計(jì)算的出現(xiàn)很好地解決了端點(diǎn)和云數(shù)據(jù)中心間的算力需求。邊緣計(jì)算和霧計(jì)算之間的關(guān)鍵區(qū)別在于該數(shù)據(jù)的處理位置，在邊緣計(jì)算的情況下，像可編程自動(dòng)化控制器一樣，在靠近數(shù)據(jù)生成的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。相反，在霧計(jì)算中，數(shù)據(jù)在霧節(jié)點(diǎn)或IoT網(wǎng)關(guān)內(nèi)處理，霧節(jié)點(diǎn)或IoT網(wǎng)關(guān)位于網(wǎng)絡(luò)的局域網(wǎng)（LAN）級別內(nèi)。在霧計(jì)算中有多種應(yīng)用。例如，由于霧網(wǎng)絡(luò)的能力和彈性，可以通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析提供低延遲，移動(dòng)性和位置標(biāo)識，因此在線流媒體平臺可以提供不間斷的觀看服務(wù)。同樣，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，我們每天都會產(chǎn)生大量的患者數(shù)據(jù)。利用霧計(jì)算可以減少耗時(shí)數(shù)分鐘的數(shù)據(jù)傳輸并將其轉(zhuǎn)換為秒。對于患者護(hù)理而言，這是非常重要的，因?yàn)樗鼘⒋蟠筇岣叻?wù)速度。

從這里我們可以看出，任何技術(shù)都難以單獨(dú)存在，不同應(yīng)用特點(diǎn)的技術(shù)融合應(yīng)用，才能構(gòu)造完整的數(shù)字社會。

寫在最后：數(shù)字時(shí)代的新基建

如果說前十年云計(jì)算的發(fā)展主要是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的話，那么當(dāng)越來越多的IT人士接受云計(jì)算的理念，希望讓這一技術(shù)理念更加符合實(shí)際場景的時(shí)候，應(yīng)用逐漸成為云計(jì)算的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力;而傳統(tǒng)中心化的不足之處，成為邊緣計(jì)算發(fā)展的重要機(jī)會。近十年間，各行各業(yè)的企業(yè)都經(jīng)歷著數(shù)字化技術(shù)和產(chǎn)品對傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營模式的沖擊。人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、自動(dòng)化等技術(shù)的日漸完善，讓企業(yè)的生產(chǎn)效率和業(yè)務(wù)模式發(fā)生了翻天覆地的變化。如果說云計(jì)算和霧計(jì)算是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的敲門磚，那么邊緣計(jì)算才是解決未來數(shù)字化難題的重要路徑。很顯然，許多企業(yè)管理者已經(jīng)洞察到邊緣計(jì)算的重要性，并著手開始布局邊緣計(jì)算相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用。作為數(shù)字時(shí)代的新基建，邊緣計(jì)算相信會帶給人們很多不同與改變。