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                  文章正文
                  邊緣計算,不再“邊緣”化了-IOTE物聯網展

                  發布時間:2022-10-31

                  隨著5G、物聯網、大數據、人工智能等前沿技術的快速發展,使得大量的數據充斥著我們的生產生活,而云計算、邊緣計算等則成為了這場網絡數據技術戰的主力擔當。

                  一直以來,云計算都自帶主角光環,成為了我們生產生活中不可或缺的一部分。然而,在云計算發展成熟之際并被市場高高捧起的時候,邊緣計算也正以“孤勇者”的姿態,呈現出創新爆炸式增長的趨勢。

                  日前,一份涵蓋了組件、應用、行業垂直和細分領域趨勢分析的全球邊緣計算市場規模報告顯示,邊緣計算憑借其有效的數據管理和前沿技術在工業4.0中獲得了發展勢頭。并且預計到2030年,全球邊緣計算市場規模將達到1559.0億美元,復合年增長率為38.9%。

                  除此之外,在這份報告中,預計市場對邊緣計算基礎設施和物聯網 (IoT) 設備的需求將會增加,并重新推動各行業采用5G。同時也預計人工智能(AI)與邊緣計算環境的集成將呈上升趨勢。

                  可以說,邊緣計算在5G、人工智能等技術的推動下,其市場前景格外向好。那么,在物聯網這個龐大而復雜的世界里,邊緣計算究竟扮演著什么角色?我們該如何看待邊緣計算的發展?


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                  究竟為何方神圣?

                  如果說云計算是集中式大數據處理,那么邊緣計算就是邊緣式大數據處理,其數據不需要再傳到遙遠的云端,在邊緣側就能得到解決

                  正如人們對于云計算與邊緣計算關系的描述一樣,時常通過一個不大恰當但又十分生動形象的比喻來形容兩者間的關系。我們都知道章魚渾身布滿了神經元,但它的腦部神經元僅占40%,其余60%分布在八條觸角上,而邊緣計算就像是章魚觸角上的神經元一樣。

                  從字面意思上來理解,邊緣計算指的是在靠近物或數據源頭的一側,采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺,就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起,產生更快的網絡服務響應,滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

                  簡言之,云計算把握著整體,邊緣計算則更專注于局部。


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                  圖源:百度百科

                  在這個萬物互聯的時代里,如果按照傳統數據處理模式,把獲取的海量數據送至云計算平臺上分析處理,則可能會出現網絡延時、海量數據處理難、功耗過高等一系列問題。而邊緣計算的出現,在一定程度上可以解決云計算遇到的這些問題,邊緣計算的優勢由此顯而易見了。

                  • 分布式、低延時:邊緣計算采用分布式計算方式,聚焦實時、短周期數據的分析,更好地支撐業務的實時智能化處理與執行;

                  • 效率更高:邊緣計算處理數據位置靠近產生數據的終端設備或物聯網關,可直接對數據進行過濾和分析,因此效率更高;

                  • 省心省力省流量:邊緣計算只向遠端傳輸有用的處理信息,無冗余信息,因此減少從設備到云端的數據流量;

                  • 更智能更節能:AI+邊緣計算組合的邊緣計算不止于計算,智能化特點明顯,而且云計算+邊緣計算組合出擊,成本只有單獨使用云計算的39%。



                  應用場景“多點開花”

                  當下,物聯網作為各行各業實現數字化、智能化轉型的重要手段,催生了多數新的產業生態和商業模式。而基于能夠實時處理數據、更節能高效的特性,邊緣計算常常被應用于物聯網行業中。

                  尤其是伴隨著5G技術的快速發展,加速了物聯網技術向更多的垂直行業滲透,使得各種場景中的傳感器、終端設備產生了海量的運行數據,因此擴大了邊緣計算的應用場景。5G與邊緣計算的相互融合,釋放出巨大的能量賦能垂直行業,助力著各行業的數字化轉型。

                  當前,邊緣計算常被應用于包括但不限于車聯網、智能制造、智慧農業等場景中,這些場景對于近場計算有著極強的需求,需要快速感知數據并得到及時處理,以便快速做出決策。

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                  聯想邊緣計算平臺(圖源:《聯想邊緣計算白皮書(2022)》)

                  在車聯網領域,對時延的需求非常苛刻,而邊緣計算低延時、高效率的性能,正好避免了長距離數據傳輸所導致的延時,可以減少數據在網絡中的傳輸時間,簡化網絡結構。除此之外,邊緣計算還可以實現對交通狀態的精準感知,支持高精度地圖相關數據的處理和分析等業務。


                  自動駕駛為例,邊緣計算在自動駕駛的環境感知和數據處理等方面有著極為重要的應用。邊緣側的自動駕駛專用芯片通過感知傳感器數據并及時做出處理,能夠給自動駕駛車輛提供更快速的響應,從而減少事故的發生。

                  工業物聯領域,越來越多的設備朝著智能化方向發展,利用邊緣計算可以進行實時數據搜集和對自動化生產線的即時反饋處理,同時還能實現碎片化工業網絡的統一,利于對產線進行集中協同管理。

                  油氣行業為例,引入邊緣計算,利用系統對抽油機井電機功率曲線的分析,結合電機的電壓、電流、轉速、功率因數等參數,提升油氣現場的工況診斷能力、功圖量液水平和合規檢測能力,進而實現油田無人值守、降低安全風險、實現降本增效。

                  智慧農業領域,基于邊緣計算的農業物聯網架構能夠進行精確的控制與實時數據的傳輸,使得在耕作過程中能夠實現實時智能化的處理與執行。例如,在農作物生長過程中,可以實現水肥一體化自動灌溉、病蟲害防治與災害評估等,從而提高農業生產力;又如大棚種植無需由云端決定澆水時間和澆水量,利用邊緣計算可以直接自行判斷并執行相關任務等。

                  因而可知,在物聯網的大產業背景下,邊緣計算的應用場景只會越來越加廣泛,智慧醫療、智慧城市、智能家居、智慧城市、智能安防等應用場景已隨處可見邊緣計算的身影,甚至在金融業(銀行)、直播(游戲)中也都開始運用了邊緣計算。在筆者看來,或許不久之后邊緣計算會占據物聯網的一方領土。

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                  邊緣計算應用場景(圖源:百度百科)


                  國內市場擴容進行時

                  值得一提的是,在2022年1月,國務院正式印發了《“十四五”數字經濟發展規劃》,其中提到了要加強面向特定場景的邊緣計算能力,強化算力統籌和智能調度。可以看出,邊緣計算的重要性逐漸顯現出來,其應用場景也越來越豐富,邊緣計算真的不再“邊緣”化了。

                  根據信通院對邊緣計算市場的調研,2021年我國邊緣計算市場規模已經達到436.4億元,其中邊緣硬件規模市場為290.2億元,邊緣軟件與服務市場規模達146.2億元,預計年平均增速超過50%,2024年邊緣計算市場整體規模達 1803.7億元,其增長空間十分廣闊。

                  顯然,在國家政策的支持下,加上5G+物聯網的進一步發展,愈來愈多的邊緣設備需要超低延時來實時處理與分析海量的數據,而邊緣計算正好憑借著低延時、高效率、更節能的特性令人矚目,吸引了眾多企業入局該領域。尤其是以聯想集團、華為等科技巨頭為代表,一直積極布局著邊緣計算,以爭取在邊緣計算領域的話語權。

                  除此之外,涉及邊緣計算業務的企業也在加速智能邊緣計算的技術創新及應用落地。以下是筆者收集整理的國內部分上市企業在邊緣計算的業務信息情況(僅供參考)。

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                  來自物聯傳媒收集整理

                  就今年以來,邊緣計算也成為了企業的重投項目之一。聯想投入超1000億元重金,發力邊緣計算、云服務以及基于元宇宙應用的AR/VR技術三大領域;中科創達31億元定增募投項目落地,其中將在成都投資近18億元投建邊緣計算站……

                  根據IDC發布的《中國半年度邊緣計算服務器市場(2022年上半年)跟蹤報告》,其數據顯示,上半年中國邊緣計算市場保持高速增長,同比上漲117.2%。其中,浪潮信息邊緣服務器更是以53.1%的市占率持續領跑。

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                  圖源:IDC《中國半年度邊緣計算服務器市場(2022年上半年)跟蹤報告》

                  可以說,隨著萬物互聯的趨勢不斷增強,邊緣計算作為云計算的補充和延伸,正在日益成為越來越多企業關注的焦點,行業巨頭持續卡位布局,創新企業逐漸百花齊放,并且在伴隨著市場規模的不斷擴大,邊緣計算的業務模式也會越來越清晰。


                  寫在最后

                  總言之,邊緣計算的增長潛力還是相當巨大的。隨著5G、物聯網、人工智能等信息技術的不斷發展,以及各行業數字化轉型的步伐不斷加快,邊緣計算在低延時、泛連接、大寬帶等業務場景的應用將會越來越加廣泛,邊緣計算的發展將會是一片新藍海。

                  當然,萬物發展必然具有雙面性,邊緣計算在快速發展的同時也存在著挑戰。邊緣計算若要實現落地,還需要做到IT與OT的真正融合,其應用是最為核心的問題,而這也是邊緣計算在發展過程中需要面臨的挑戰。



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