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物聯(lián)網(wǎng)這張有史以來最大的“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，而不是簡單地放在手機內(nèi)存；更喜歡在家連上WiFi，在戶外更愿意接入4G網(wǎng)絡(luò)；相比于繁瑣的購買信息的輸入，更愿意一鍵網(wǎng)購......

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。簡言之，也就是將身邊的萬物進行互聯(lián)，將兩個毫無干系的“木頭”進行相互連接。而哪些“物”應(yīng)該對話，哪些“物”不能對話，需要設(shè)備間有判斷或計算的能力，邊緣計算便是這種能力的賦予者。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開邊緣計算

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

邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

邊緣計算猶如人類的神經(jīng)末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

邊緣計算與云計算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：①云計算聚焦非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮特長。②邊緣計算聚焦實時、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，云計算通過大數(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)，邊緣計算基于新的業(yè)務(wù)規(guī)則進行業(yè)務(wù)執(zhí)行的優(yōu)化處理。

物聯(lián)網(wǎng)時代，萬物進行互聯(lián)，手機、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。Business Insider的優(yōu)質(zhì)搜索服務(wù)“BI智能”預(yù)測，在2020年，企業(yè)和政府將有58億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會使用邊緣計算。隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷成熟，網(wǎng)絡(luò)不斷擴大，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、網(wǎng)絡(luò)堵塞將給物聯(lián)網(wǎng)帶來不可估量的損失。現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)直接接入云的模式不再適用，邊緣計算將高效、及時并安全地地處理海量數(shù)據(jù)，將成為萬物互聯(lián)時代關(guān)注的重點。

(2)邊緣計算提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備處理效率

互聯(lián)網(wǎng)時代業(yè)務(wù)要求產(chǎn)品開發(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，不僅浪費了云端資源而還影響了數(shù)據(jù)處理效率。

對于有實時數(shù)據(jù)處理要求的場景，譬如智能駕駛，在監(jiān)測到障礙物時，如果無法智能化地決策，控制方向避開障礙物，而是先傳入云端再下發(fā)指令到車載終端的話，稍有延遲，就會導(dǎo)致事故的發(fā)生。再拿智能安防系統(tǒng)的攝像頭來講，美國部署了3000余萬個攝像頭，每周生成超過40億小時的海量視頻數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑贫藬?shù)據(jù)中心進行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲成本。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)有資源對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提供緊急響應(yīng)以及對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)過濾篩選。這就需要邊緣側(cè)根據(jù)相應(yīng)的“規(guī)則”進行審核管理。例如新華三的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)就可以根據(jù)場景化需求，定制數(shù)據(jù)規(guī)則，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，避免大量數(shù)據(jù)傳向云端浪費資源，并幫助云端騰出更多空間去處理更多的請求優(yōu)化資源調(diào)度。其推出的工業(yè)級網(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，可擴展支持Zigbee、BLE、3G/LTE、GPS、DIDO、HDMI、VGA等。開發(fā)者可以通過在已安裝的CentOS操作系統(tǒng)上靈活架設(shè)應(yīng)用程序，對邊緣側(cè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行計算處理，大大提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備工作效率。

(3) 邊緣計算將重新定義“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。邊緣計算賦予終端簡單計算與存儲的能力，使其偶爾也“脫離”云端的管理，智能地控制自己的行為。

信息存儲從統(tǒng)一的云端分散到各個終端，由邊緣側(cè)進行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端。物聯(lián)網(wǎng)平臺將面臨新的挑戰(zhàn)與機會，在管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的同時，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)針對某個類型的設(shè)備可以配備智能化網(wǎng)關(guān)形成邊緣側(cè)平臺及時響應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)請求，控制設(shè)備行為。炙手可熱的邊緣計算引來各巨頭爭相布局，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題；更有因特爾、思科、諾基亞等巨頭利用軟件解決方案實現(xiàn)邊緣計算的第一步。為滿足目前及未來的IT需求，越來越多的計算能力正在被分散到網(wǎng)路邊緣。

物聯(lián)網(wǎng)需要場景化的產(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成熟的背景下，邊緣側(cè)的計算能力將是物聯(lián)網(wǎng)價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延、高帶寬以及應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的計算能力，這需要通過邊緣計算的不斷的成熟發(fā)展來解決。

邊緣計算實現(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算？

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

邊緣計算類似于人類的神經(jīng)末梢，對于簡單的信息可以直接處理；對于復(fù)雜的信息則傳輸給云端（即大腦）。類似于人類對于簡單處理的記憶，邊緣計算可以通過提取到的特征數(shù)據(jù)的上傳進行追溯。正如所有人類都需要神經(jīng)末梢式的應(yīng)對一樣，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備未來都需要配備邊緣計算，這樣才能實現(xiàn)真正的萬物相連。

無論是有實時數(shù)據(jù)需求的車載終端，還是高帶寬的海量數(shù)據(jù)傳輸，抑或者是聯(lián)網(wǎng)電梯以及高速運轉(zhuǎn)的波音飛機、高生產(chǎn)速率的流水線都需要邊緣計算的助力。從安全、預(yù)測維護、個性化服務(wù)等方面提高用戶體驗，完成設(shè)備智能化升級。

（2）邊緣計算幫助實現(xiàn)OT與IT深度融合

無論是德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是中國制造2025都在倡導(dǎo)信息技術(shù)與制造技術(shù)的融合。面對高時延、異構(gòu)、海量連接等問題，邊緣計算可提供實時處理、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，再利用綠洲平臺進行多元化的配置實現(xiàn)OT業(yè)務(wù)實時進展。邊緣計算的應(yīng)急處理能力，使得機器安全性的得到保證，人機物集成的工作場景很容易實現(xiàn)，更加提高生產(chǎn)效率。

在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣計算將自動化控制與信息通信技術(shù)相互結(jié)合，形成智能化制造場景。正如施耐德、霍尼韋爾、通用電氣、西門子等工業(yè)巨頭紛紛引入IT技術(shù)來升級制造設(shè)備，提高生產(chǎn)效率。尤其是生產(chǎn)線上接入的移動設(shè)備，會造成設(shè)備裝態(tài)的隨機變化，所以需要利用信息通信技術(shù)對設(shè)備進行實時動態(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)運維技術(shù)深度結(jié)合，才能推翻行業(yè)煙囪，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。

邊緣計算橫向發(fā)展通用計算能力，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)流程控制場景早已涉及邊緣計算，智慧城市、智慧家庭智慧醫(yī)療等泛在場景已經(jīng)漸顯邊緣計算身影。

例如，無線家庭路由器的升級、城市各處部署無線接入點、生活購物出現(xiàn)無人值守結(jié)賬應(yīng)用.....但是僅是邊緣智能不足以支撐完整的智慧場景的運營，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)療場景的物聯(lián)網(wǎng)AP作為邊緣側(cè)智能化網(wǎng)關(guān)，可對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行篩選，對緊耦合連接的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行封裝并發(fā)送，松耦合的連接不做數(shù)據(jù)的傳輸。其作為運維聯(lián)接的綠洲平臺利用公有云與私有云結(jié)合的服務(wù)模式，本地私有云可以對上傳數(shù)據(jù)進行本地業(yè)務(wù)處理與本地存儲，并隨時調(diào)取邊緣側(cè)網(wǎng)關(guān)運行參數(shù)進行及時維護管理。從而減少對公網(wǎng)鏈路的帶寬占用，在公網(wǎng)連接出現(xiàn)中斷時，實現(xiàn)本地自治。此外，我們到處可見的大量的共享單車也是邊緣計算的很好的應(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)以及車載Lora+GPRS雙模通信模塊，結(jié)合綠洲平臺私有云的管理，解決共享單車存在解鎖慢、耗電快、數(shù)據(jù)不安全、定位不準(zhǔn)的痛點。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，將助力用戶體驗升級。

邊緣計算迎來IT服務(wù)的再拓展，成為數(shù)字化升級的契機。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)計以及模塊制造商都已涉足或早已布局邊緣計算。邊緣計算或?qū)⑻峁?shù)據(jù)運營服務(wù)的新的商業(yè)模式，更好地將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地。

邊緣計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展機會巨大，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)品生命周期越來越短、個性化需求越來越高、全生命周期管理和服務(wù)化的趨勢越來越明顯，這些新趨勢都需要邊緣計算提供強大的技術(shù)支撐。

邊緣計算需要IT(信息技術(shù))管理與OT（運維/操作技術(shù)）控制通過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，邊緣計算又殺入圈內(nèi)，各層技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)之爭又會掀起一場血雨腥風(fēng)，但同時也是各家突破重圍的機遇。

作為相關(guān)企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何結(jié)合自身優(yōu)勢做出布局？構(gòu)建邊緣計算產(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)計等；新入局者也可以利用邊緣計算技術(shù)發(fā)展新的應(yīng)用，例如個人多設(shè)備協(xié)同應(yīng)用、車路協(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所不在的邊緣計算。邊緣計算一方面采集數(shù)據(jù)信息，進行預(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，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。無論從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的使用效率、時間延遲還是安全考慮，邊緣計算都會是物聯(lián)網(wǎng)普及的關(guān)鍵所在。

來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

作者：周奧鴿