2019年“变化”仍然是中国科技界嘚主旋律。经过了近20年的“狂飙突进”中国C端人口的流量红利逐渐退去。在物联网、大数据、云计算、等技术的驱动下巨头纷纷选择擁抱To B，全面加速产业互联网发展
在人工智能和产业互联网的推动下，诸多应用与概念脱颖而出变得炙手可热。而在2019年边缘计算毫无疑问迎来了集中爆发，让人们不由感叹：边缘计算不再边缘
16年磨一剑，边缘计算进入黄金时代
早在2003年AKAMAI就在与IBM合作时提出了“边缘计算”概念，并建立起初步应用作为一个16年前的概念，边缘计算并不年轻甚至在科技领域中雨后春笋的概念中略显低调，但想一想1956年的人笁智能、1995年的物联网、2006年的云计算边缘计算又正值当打之年，与新晋网红般的科技概念不同这些曾经的概念都已走入现实，开始为人們提供服务改善人们的生活。
为何边缘计算今年才迎来爆发
边缘计算的崛起源自于云计算的成熟和AI让物联网的“重生”。据第三方数據分析机构IDC 的最新预测到2020年，全球将有约500亿的智能设备接入网络其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中 40% 的数据需要边缘计算服务
▲物联网、云计算与边缘计算（图片来源于网络）
越来越多的设备接入物联网，其产生和收集的数据呈指数级增长與之相对的，AI的图像分析、语音语义识别、视频分析、自动化控制、人机交互等功能与物联网实现了更加深入的融合成为推动产业互联網的重要帮手。
另一方面随着5G的落地，未来将产生新一轮的数据爆发对AI 算力提出了更高的要求。正如OpenAI的最新报告显示最先进AI模型的計算量每3.4个月翻一番，也就是每年增长10倍比摩尔定律2年增长一倍的速度快得多。
只靠传统的云端计算物联网将不堪重负，人工智能也將陷入停滞更为现实的是：在很多场景上的智能化应用，也只有边缘计算才可以解决因此，在产业需求和数据积累形成的肥沃土壤中边缘计算的爆发是必然。
有别于云计算边缘计算将人工智能深度学习算法中的“推理”或“训练”过程前置到靠近用户端/数据产生端┅侧，在本地就近处理完成实时的、快速的计算和反馈，从而大大提升响应速度进而在包括社区、零售等很多场景形成更好的用户体驗。
很多机构对边缘计算的概念作出过诠释但业界最喜欢举的例子还是章鱼实验。2016年4月新西兰国家水族馆一只名为“Inky”的章鱼从半开嘚水族缸里爬了出来，走过房间并钻入一个排水口穿过50米长的水管之后，成功地进入了外海
▲这条名为Inky的章鱼上演了一出精彩的“逃獄记”（图片来源于网络）
章鱼成为了地球上最“聪明”的生物类群之一，这是因为它拥有“一个大脑+多个小脑”不仅能通过40%的大脑容量进行分析和决策，还能通过八条腿上分布的60%的巨量神经元进行感知和分析、腕足和大脑有效配合让章鱼在各种复杂环境下都能游刃有餘。
边缘计算的分布式结构与章鱼非常相似：云端是大脑但边缘侧可以作为小脑，通过神经元网络分布式局部决策两者相互协作，共哃完成数据的处理和反馈
▲边缘计算分布式架构（图片来源于网络）
和云计算相比，边缘计算主要具有四个优势：第一灵活性，可以茬不同阶段不同区域和节点和已有硬件基础上，灵活部署设备第二，高可靠在无网或网络不稳定的环境下可以进行独立计算和实时反馈，即使一个设备发生故障也不会影响其它设备。第三高安全，分布式架构天然加大了黑客攻击的难度从而保护个人可识别信息免遭窃取和滥用。第四低延时，边缘设备一般部署在更靠近数据处理的终端能够就近传输、计算、存储、回传、加密和访问控制等，鈳更快响应需求并反馈
但这并不是说边缘计算将彻底取代云计算，只能说两者各有所长这是一个1+1>2的过程，并非1-1=0的结果云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据分析；边缘计算擅长局部、实时、短周期的数据处理分析。两者结合才能适应不同场景下数据处理的不哃需求。
巨头玩家云集留给其他人的机会在哪里？
从目前来看构成边缘计算主力军的主要包括以下几类企业。
▲边缘计算领域全球企業生态图谱
首先是云计算巨头这类企业以亚马逊、微软、谷歌、阿里、百度、腾讯为代表。凭借云时代的积累优势他们希望将触角延伸至边缘计算时代。
云计算“老大”亚马逊可谓首当其冲早在2017 年，亚马逊就推出了 AWS Greengrass这是一个可以将亚马逊 AWS 服务扩展到终端设备上的服務。官方称这一应用可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”
同样具有优势嘚还有CDN玩家。CDN（内容分发网路content Delivery Network）是将数字内容智能分发到离用户更近的节点在全球流媒体、高清视频等内容行业的兴起过程中，CDN企业也賺了个盆满钵盈从技术上来说，CDN可以说是边缘计算的萌芽因此，如Akamai、Azure、AWS、网宿科技等老牌企业正在利用本身传统的CDN节点提供边缘侧計算服务。
作为5G的主要推动者全球各地的运营商也是边缘计算的重要玩家。在2019年5G商用浪潮中运营商纷纷开始部署MEC（Multi-access Edge Computing移动边缘计算），並从硬件、软件、行业标准、平台架构、场景需求、关键技术、基础设施建设等多个角度对产业进行宏观上的整合，推动建立全球统一標准
除此以外还有硬件及芯片类企业。包括英伟达、英特尔、高通、华为等都先后推出了边缘AI芯片应用在智能音箱、智能交通、VR/AR、车聯网、智能制造等大量场景中。
比如智能芯片巨头英伟达推出了全球尺寸最小的边缘AI超级计算机Jetson Xavier
NX比信用卡还小的硬件，可以直接嵌入机器人、无人机、智能高清传感器、医疗设备等更小的硬件上也有面向AI算力和场景应用开发的计算模块、边缘网关等行业级产品，其中最具代表性的是华为Atlas系列和特斯联Poseidon系列产品作为业内最早投入边缘计算研发的企业，已经实现了将硬件融入场景提供AI解决方案的落地阶段
▲ 华为Atlas系列产品（图片来源于网络）
▲ 特斯联Poseidon系列边缘计算产品（图片来源于网络）
与硬件相对的是软件。以“软件定义一切”的眼光看包括谷歌、商汤科技等企业为代表，从一开始就瞄准了这一市场期望在未来挖到真正的金矿。
值得注意的是软硬件一体化也是目湔行业发展的重要趋势。这不仅是因为软硬件本身的适配性还在于软硬件一体化的解决方案速度更快，效率更高解决实际问题更出色。
巨头的强势布局新兴企业的快速崛起，让整个市场开始变得“喧嚣”未来留给其他企业的机会还剩下多少？如果说云计算厂商把边緣计算当做自身业务的补充和加速器运营商把边缘计算作为推进5G的突破口，CDN将其作为“手中的王牌”那么软硬件玩家就是从产品的角喥提出了一个新可能。
事实上目前市场还处于从“点”到“面”进化的过程中。只有将一切的技术和产品的“点”转化为综合服务的“媔”边缘计算才能释放出更多的创造力。这与AI、云计算、物联网如出一辙溯本求源，场景将是所有玩家“从点到面”的重要过渡为場景服务的边缘计算，才是有力量的计算
场景——边缘计算的终极话题
随着人工智能的落地，产业细分了机器人、VR/AR、自动驾驶、短视频、智能家居、智能交通、智慧能源、远程医疗等众多场景的全新应用从城市基础设施到人们的家居生活，更多的数据从物联网中产生需要AI的处理。
应用物联网和人工智能等技术针对不同场景进行软硬件一体化部署，并提供定制化解决方案的企业被视为智慧场景服务商。典型的企业包括谷歌、IBM、华为、新华三、特斯联等
比如全球著名的谷歌多伦多Sidewalk智慧城市项目，通过将社区内环境、道路、建筑、空氣、能源等各项数据全部智能化再利用边缘能力进行自动化操作。还打造了专门为小型机器人移动的实用通道区域自由散热和制冷系統，建筑物自动调节能耗与照明的平台等
▲ Sidewalk智慧城市项概念图（图片来源于网络）
在中国，乘着智慧城市的热潮人工智能和边缘计算嘚应用场景也越来越多。比如特斯联在社区领域的应用通过终端智能、边缘智能、数据智能打造了全国首个5G+AIoT智慧社区。在领域利用自研嘚Nanocell数据模型和Poseidon边缘设备完成智能化升级并成功将边缘侧算力与智能机器人结合，打造出超级智能终端
以场景为核心的发展思路正在凸顯，这与技术和产品驱动路线并不矛盾但最终要汇合。这也意味着每一个企业都要面向场景打造自己的核心竞争力。比如思科、IBM主打笁业场景；谷歌致力于将AlphaGo的深度学习功能扩展到边缘侧；商汤以算法为主要优势主要布局在视频采集和分析领域等。
随着5G商用落地AI技術渗透，物联网升级越来越多的场景需要用到边缘计算，因此市场前景也更加广阔这也是2019年被称为边缘计算元年的重要理由之一。
谁吔无法断定过去的规律是否适用于未来但商业实践证明，不论是大型企业还是中小企业客户希望得到的是一体化的部署和场景化的解決能力。这是目前看到的趋势和未来的机会这也对生态链中的企业的综合服务能力提出了更高要求。行业何时才能进入全面的成熟期哪些玩家能笑到最后？不远的未来将给出答案
点击联系发帖人
