边缘计算潜力无限 未来或将彻底改变人类生活

　   摘要：边缘计算能够提高设备实时响应、分析以及行动能力，在诸多行业产生了重大影响。 但目前边缘计算仍处于初期发展阶段，在为智能产品提供多样解决方案的同时，也面临发展上的挑战。

　　随着传感器价格的普遍下降以及计算成本的持续降低，物联网和工业互联网迅速发展，越来越多的不同功能的智能产品将被连接网络。但打造成熟的边缘计算生态链并非易事，仍存在诸多方面的问题。

　　边缘计算在各行各业的应用

　　随着各行各业中联网设备的不断丰富，带来巨大的数据存储与处理需求，边缘计算的应用场景不断丰富。

 

　　图1 边缘计算应用框架

（金智创新行研中心）

　　(1)交通运输

　　边缘计算技术最受关注的应用场景之一在交通运输，尤其是无人驾驶汽车。无人驾驶车辆依靠装配多种类型的传感器，从摄像头、激光系统以及雷达等方方面面，来帮助车辆的正常运行。通过利用边缘计算，可以使传感器在距离车辆本身更近的地方存储和处理数据，从而减少无人驾驶系统的响应时间，保证车辆的安全运行。近年来无人驾驶汽车发展较快，今年年初由丰田、DENSO Corporation、AT&T、英特尔等公司组成的汽车边缘计算联盟(AECC)宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目，边缘计算成为项目的重点。

　　不仅是无人驾驶汽车会，飞机、动车等交通工具也会产生大量需要实时处理的数据。目前庞巴迪公司的 C 系列飞机就配备传感器来实时监测发动机的性能，利用边缘计算对产生的数据进行快速处理，可以保障飞机运行的安全。

　　(2)医疗保健

　　目前越来越多的人佩戴如心率检测仪、血糖监测仪等众多可以监测健康状况的可穿戴设备。由于数据存在隐私性以及数据传输的成本问题，很多数据无法让云中心去处理，而且要从收集的数据中及时发现问题，就需要对数据进行实时分析，此时边缘计算就能够发挥重要作用，目前运用边缘计算技术的可穿戴健康监控设备可以在不连接云的情况下，本地处理健康数据，并针对健康情况提供即时反馈。不仅如此，利用边缘计算进行数据的快速处理，医院和诊所还能够实时监测远程患者的健康状况，同时规避隐私数据被侵犯的风险，提高社会医疗服务水平。

　　甚至在灾害爆发时，医院可以作为一个边缘结点，与政府、保险、医药公司等多个节点进行数据共享，把当前的受伤人数和治疗药物及成本等共享给以上边缘结点，有助于提高灾害救援效率。

　　(3)智能工厂

　　随着智能制造的崛起，越来越多的工厂依靠装备大量多样的传感器进行智能化生产。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地根据应用数据分析得出的结论来指导下一步行动。最终可以从实时产生的海量数据中挖掘巨大价值，防止机器的安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。

　　(4)智能家居

　　近年来物联网的发展促进了智能家居行业快速发展，但仅仅是让这些家居联网还不够，还需要利用家居产生的数据来更好的为家庭服务。考虑到带宽压力以及保护隐私数据，最好需要数据在本地流通并进行本地处理。边缘计算的出现，可以在家居设备端进行数据的处理，既减少了数据传输压力，还能够尽可能的保护用户隐私，为智能家居的推广提供了重要的解决方案。

　　(5)智慧城市

　　近年来智慧城市概念受到欢迎，边缘计算由于在智慧城市中具有海量数据及时处理、低延迟、位置感知的优势迎来较大的发展机遇。城市无时无刻的都在产生大量数据，若由云中心来承担如此巨大的负担，将会造成资源的严重浪费。而边缘计算数据能够将数据就近处理，大幅降低网络负载;而且城市中的很多服务具有实时性，对于响应速度要求较高。边缘计算可以减少数据传输时间，简化网络结构，从而提高用户体验。此外，对基于城市定位的应用来说，终端设备可以把位置信息和数据交给边缘结点来进行处理，从而使得用户请求得到快速响应。

　　当然边缘计算应用场景不仅限于上述领域，在金融业和零售业等众多需要借助网络提高行业发展水平的行业中，边缘计算都有着较多的应用价值，由此可见其应用前景一片光明。

　　前景虽好，生态链建设遇挑战

　　尽管社会各界对于边缘计算在物联网、工业互联网等领域的作用寄予厚望，但目前想要打造边缘计算产业生态链还存在一定的困难。

　　体系架构亟需统一。目前边缘计算在针对消费物联网、移动通信网、工业互联网等不同网络接入和承载技术中，技术实现上存在一定差异;但整体来看，边缘计算的技术理念都是强调系统的通用性、网络的实时性、应用的智能性、服务的安全性，需要构建统一的体系架构进行顶层设计指导。

　　产业推进难度很大。从实施角度看，行业设备专用化，各行业差异大，过渡方案能否平滑升级、新技术方案能否为企业接受还需考验;从产业角度看，工业互联网、物联网技术方案碎片化，跨厂商的互联互通和互操作一直是很大的挑战，边缘计算需要跨越计算、网络、存储等多方面进行长链条的技术方案整合，难度更大。

　　商业模式有待研究。边缘计算平台由于在部署时将服务下移，需要重新设计网络运营商服务体系的计费规则。同时，由于相关技术的研发以及标准化工作牵涉的利益方较多，还需要通信设备企业、互联网企业、通信运营商等多方共同协作。

　　安全隐私存在挑战。一些不受信任的终端及移动边缘应用开发者的非法接入问题将影响边缘侧应用生态的发展，因此在用户、边缘节点、边缘计算服务间建立新的访问控制机制以及安全通信机制来保证用户的隐私显得十分重要。

　　价值创新存在风险。数据的分析与应用以及能力的开放与协同是从边缘侧实现增值服务、价值创新的关键，但不同产业之间的认知差异将带来协作上的挑战，目前人工智能等高新技术在行业应用仍处于初期发展阶段，存在不确定风险。

　　结语

　　利用边缘计算可以提高响应设备速度、减少带宽压力、保障数据安全以及维护用户的隐私。目前边缘计算在诸多场景中都具有较大的应用价值，发展前景向好，但想要打造边缘计算生态链，仍需要面对不少挑战。