信息化觀察網(wǎng)

 

        邊緣計算近年來逐漸引起了產(chǎn)業(yè)界的普遍關(guān)注，尤其在2019年，資本市場對邊緣計算的投資熱潮愈發(fā)高漲。從客觀角度來看，雖然邊緣計算的概念早已被提出，但是能夠引發(fā)如此關(guān)注難免會有一些炒作的痕跡。當然，隨著國家大力推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G大規(guī)模商用建設(shè)，產(chǎn)業(yè)界普遍看好IT和OT的深度融合。邊緣計算作為云計算向用戶側(cè)和終端側(cè)的延伸，在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，其與云計算的協(xié)同運作將成為主流模式。

 

 

 

        目前，歐洲電信標準化協(xié)會、Gartner、維基百科、邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、霧計算聯(lián)盟等都對邊緣計算的概念進行了定義。雖然上述學術(shù)組織對邊緣計算的表述略有不同，但都表達了從更靠近終端或者是信息源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供服務(wù)的共識。如果僅僅從邊緣側(cè)本身對邊緣計算的概念進行定義顯得過于片面，邊緣計算其實是云計算概念的延伸，是云計算向用戶側(cè)和終端側(cè)延伸而形成的解決方案，邊緣計算需要與云計算通過緊密協(xié)同才能更好地滿足各種應用場景的需求。在云邊協(xié)同的過程中，邊緣計算主要對那些需要實時處理的數(shù)據(jù)進行處理，并為云端提供高價值的數(shù)據(jù)；云計算則負責非實時、長周期數(shù)據(jù)的處理，并完成邊緣應用的全生命周期管理[1]。

 

 

 

        在國際上，邊緣計算已經(jīng)被云計算巨頭亞馬遜、微軟和谷歌進行廣泛的應用。其中，亞馬遜推出AWSGreengrass功能軟件，在信息源頭處理數(shù)據(jù)信息；微軟發(fā)布Azure IoT Edge邊緣側(cè)產(chǎn)品，聚焦邊緣側(cè)的云分析和人工智能應用；谷歌也推出了Edge TPU和Cloud IoT Edge等邊緣側(cè)的硬件芯片和軟件堆棧，在邊緣設(shè)備上擴展數(shù)據(jù)處理和機器學習功能。

 

        在國內(nèi)，阿里巴巴、騰訊、百度、華為等云計算公司也推出了邊緣計算產(chǎn)品。阿里推出邊緣節(jié)點服務(wù)ENS，在邊緣側(cè)對數(shù)據(jù)進行處理，有效降低計算時延和成本；騰訊推出IECP，在設(shè)備數(shù)據(jù)源頭增強云端計算能力；百度推出智能邊緣BIE，在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供臨時離線、低延時的計算服務(wù)；華為推出了IEF平臺，通過納管用戶的邊緣節(jié)點，連接邊緣和云端數(shù)據(jù)，將云上應用向邊緣側(cè)延伸。

 

 

        海爾的COSMO-Edge作為一站式設(shè)備管理平臺，支持多種工業(yè)協(xié)議解析，幫助用戶構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用，實現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)，助力工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；樹根互聯(lián)通過打造開放物聯(lián)平臺，將各類工業(yè)設(shè)備快速接入物聯(lián)網(wǎng)關(guān)、根云連接器等工業(yè)控制器。

 

 

        2014年，歐洲電信標準協(xié)會成立移動邊緣計算規(guī)范工作組，推進移動邊緣計算標準化；2016年，ETSI把MEC概念擴展為多接入邊緣計算（MAEC）。

 

        目前，中國移動已在全國10個省20多個地市現(xiàn)網(wǎng)開展MEC應用試點，嘗試構(gòu)建基于邊緣TIC的MEC端到端方案驗證平臺，并基于5G邊緣云技術(shù)在VR上進行相關(guān)應用，未來將從標準、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)3方面增強MEC與5G的結(jié)合；中國聯(lián)通已在15個省市進行規(guī)模試點及試商用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，基于Edge-Cloud平臺打造智慧港口、智能駕駛、智慧場館、智能制造、視頻監(jiān)控、云游戲、智慧醫(yī)療等30余個試商用樣板工程；中國電信自主研發(fā)了基于分布式開放平臺的邊緣計算MEC平臺，該平臺就近提供邊緣智能服務(wù)，支持固定/移動網(wǎng)絡(luò)接入、第三方能力/應用靈活部署以及邊緣能力統(tǒng)一開放，可應用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、高清視頻、車聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)[2]。

 

 

 

 

        城市交通系統(tǒng)是一個復雜而巨大的系統(tǒng)，如何提高整個交通系統(tǒng)效率、提升居民出行品質(zhì)是智慧交通最重要的關(guān)注點和挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)模式中，創(chuàng)新技術(shù)如何從實驗室中落地到實際的交通應用中、各種傳感器和終端設(shè)備標準如何統(tǒng)一規(guī)范、信息如何共享、大量生成數(shù)據(jù)如何及時進行處理等已經(jīng)成為制約智慧交通發(fā)展的瓶頸。

 

 

        車路協(xié)同是智慧交通的重要核心。車路協(xié)同系統(tǒng)將無線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對動態(tài)交通信息的全方位采集，并與各類交通參與者進行交互，實現(xiàn)對車輛的主動安全控制以及道路協(xié)同管理，從而達到人、車、路的有效協(xié)同配合，最終降低交通安全風險，提高通行效率。據(jù)公安部統(tǒng)計，截至2019年年底，我國汽車保有量已突破2.6億輛，汽車駕駛?cè)诉_到3.97億人[3]。由此可見，車路協(xié)同在我國有巨大的市場潛力，智慧交通在我國將會有廣闊的發(fā)展空間。

 

        過去智能汽車的成本一直居高不下，主要原因是行業(yè)主要將車端作為智慧交通的核心關(guān)注點，資金投入也是向該方向傾斜，如自動駕駛等技術(shù)，這對車的感知和計算能力提出了很高的要求。然而，車輛自動駕駛技術(shù)在實際路況中的表現(xiàn)卻難以令人滿意，相關(guān)技術(shù)的應用尚不成熟。因此，產(chǎn)業(yè)界開始將關(guān)注點逐漸向道路側(cè)智能進行轉(zhuǎn)移，通過實現(xiàn)人、車、路之間信息的互聯(lián)互通和共享構(gòu)建智慧交通。

 

        在智慧交通應用端，通過將邊緣計算應用到道路側(cè)，同時利用5G等通信手段與車輛進行實時信息交互，可以實現(xiàn)車與路的感知交互。未來，在道路邊緣節(jié)點還會通過多種傳感器接口來統(tǒng)一整合交通信號信息、局部地圖系統(tǒng)以及附近移動目標信息，為車輛提供事故預警等服務(wù)。同時，車輛本身作為邊緣計算節(jié)點，將會通過云邊協(xié)同從云端獲得配置升級等其他增值服務(wù)。未來，在車輛中將集成各類傳感器設(shè)備，會將采集到的數(shù)據(jù)與道路側(cè)以及周邊車輛進行交互，從而實現(xiàn)車車、車路協(xié)同。在云端，通過收集各地邊緣節(jié)點的數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)計算交通系統(tǒng)整體運行情況，同時為子系統(tǒng)下發(fā)合理的調(diào)度命令，解決目前交通中出現(xiàn)的擁堵等難題。

 

 

 

        由于社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，在工業(yè)產(chǎn)品品質(zhì)要求不斷提高、人力成本逐年上漲以及材料成本不斷提升等各種因素的影響下，工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)立足于工業(yè)實際基礎(chǔ)，通過實現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)與新一代信息技術(shù)的深度融合，成為工業(yè)企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

 

 

        據(jù)IDC預測，到2020年全球?qū)⒂谐^50%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將在邊緣處理[2]，作為物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的延伸，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將會迎來快速的發(fā)展。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用中，邊緣側(cè)的設(shè)備只能對局部數(shù)據(jù)進行處理分析并實時響應，而非將所有的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云端進行處理，極大地降低了時延，同時也由于數(shù)據(jù)處理分散化降低了網(wǎng)絡(luò)流量，但仍然對全局認知存在局限，需要借助云端來對所有數(shù)據(jù)進行處理和深入分析，通過云邊協(xié)同實現(xiàn)各類信息的融合交互，支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平穩(wěn)運行。

 

 

 

        電力、石油石化等傳統(tǒng)能源行業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中面臨著很多的難題，如接入設(shè)備多、服務(wù)對象廣、信息量大、業(yè)務(wù)周期峰值明顯等。雖然云計算技術(shù)在實際應用中能夠解決服務(wù)對象廣泛及業(yè)務(wù)周期峰值等問題，但能源行業(yè)由于分布廣泛、體量巨大，因此若將所有的數(shù)據(jù)全部上傳到云端及逆行向那個處理，既會帶來計算壓力，也會給網(wǎng)絡(luò)帶寬資源造成巨大負擔。此外，在能源行業(yè)中部署設(shè)備時往往存在環(huán)境惡劣、地理位置偏遠等難題，網(wǎng)絡(luò)傳輸條件難以滿足大批量的數(shù)據(jù)傳輸，因此能源行業(yè)單純上云難以解決根本問題，無法推動能源行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

 

        能源互聯(lián)網(wǎng)是傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)運用邊緣計算與云計算技術(shù)進行升級的新的形態(tài)，它將新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)能源技術(shù)進行深度融合，具備設(shè)備智能、多能協(xié)同等主要特征。

 

        以石油為例，石油在開采、運輸、儲存等各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，會產(chǎn)生大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。溫度、濕度以及壓力傳感器等設(shè)備能夠?qū)⑹蛷拈_采至之后各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)進行收集并匯集到邊緣節(jié)點，邊緣節(jié)點對采集到的數(shù)據(jù)進行初步計算，在邊緣側(cè)進行數(shù)據(jù)優(yōu)化處理、事故故障自動處理等操作，解決了傳統(tǒng)模式下通過人工收集數(shù)據(jù)的難題，提高了數(shù)據(jù)分析效率，從而全方位掌握各關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)。云端實時與邊緣節(jié)點進行數(shù)據(jù)交互，為云端解決了因設(shè)備采集導致的多源數(shù)據(jù)異構(gòu)問題，降低了計算和網(wǎng)絡(luò)帶寬負擔。云端運用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)對各邊緣節(jié)點上傳的數(shù)據(jù)進行模式識別以及策略改進等操作，對全網(wǎng)進行安全與風險分析。

 

 

 

        農(nóng)業(yè)市場規(guī)模龐大，達到了萬億量級，但是在現(xiàn)階段，我國農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度較低，存在數(shù)據(jù)采集不準確、網(wǎng)絡(luò)覆蓋不全面、生產(chǎn)風險不可控這3個傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點。未來農(nóng)業(yè)的數(shù)字化升級必將向智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，以云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)化、智能化、數(shù)字化農(nóng)業(yè)將成為農(nóng)業(yè)未來的發(fā)展趨勢。

 

 

        智慧農(nóng)業(yè)是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新階段，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場部署傳感器收集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，依托無線通信網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)傳輸，運用新一代信息技術(shù)對收集的數(shù)據(jù)進行處理分析，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中對環(huán)境進行感知、預警和分析等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供可視化管理、智能化決策等能力。

 

        以智慧大棚為例,農(nóng)戶可以通過在大棚內(nèi)安裝的各類傳感器接收溫濕度、二氧化碳、光照等數(shù)據(jù)，通過云端遠程控制大棚內(nèi)的水閥、排風機、卷簾機等機電設(shè)備；同時，也可以通過設(shè)定控制策略，由邊緣控制節(jié)點收集傳感器上傳的數(shù)據(jù)，根據(jù)控制策略自動調(diào)整各類設(shè)備的開啟與關(guān)閉。

 

 

 

        市場對邊緣計算的炒作其實并不利于邊緣計算的發(fā)展，不能將各類靠近用戶側(cè)的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)都當作邊緣計算統(tǒng)一進行考慮，產(chǎn)業(yè)界對邊緣計算的發(fā)展要保持理性，這樣才能推進云邊協(xié)同扎實落地。云邊協(xié)同的發(fā)展依然要遵循市場發(fā)展規(guī)律，從典型行業(yè)應用的實際業(yè)務(wù)需求出發(fā)，綜合考量實際效果，逐步探索將部分計算能力下沉到邊緣側(cè)，同時發(fā)揮云邊協(xié)同的重要作用，促進各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

 

        進一步完善云邊協(xié)同標準體系建設(shè)。目前，圍繞邊緣云等邊緣側(cè)的標準已經(jīng)初步形成，但針對云邊協(xié)同的標準仍需要繼續(xù)完善擴展。建議相關(guān)研究機構(gòu)繼續(xù)就中心云與邊緣側(cè)的協(xié)同框架的標準化做進一步完善。在不同行業(yè)的應用場景下，豐富完善在云邊協(xié)同應用場景下的整體解決方案能力要求，從相關(guān)協(xié)同技術(shù)、服務(wù)和應用標準等方面進行統(tǒng)一考量，提升企業(yè)云邊協(xié)同服務(wù)水平，推動云邊協(xié)同持續(xù)健康發(fā)展。只有云邊協(xié)同成熟發(fā)展，才能滿足部分場景在敏捷連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、安全與隱私保護等方面的計算需求。

 

 

        云邊協(xié)同在各個典型應用場景中的應用還處于初級階段，產(chǎn)業(yè)各方還在不停探索落地路徑。可喜的是，越來越多的機構(gòu)和公司開始重視云邊協(xié)同，并積極進行布局。相信未來云邊協(xié)同會在越來越多的領(lǐng)域得到應用，為產(chǎn)業(yè)各方創(chuàng)造新的價值。

 

 

        [1]徐恩慶,董恩然.云計算與邊緣計算協(xié)同發(fā)展的探索與實踐[J].通信世界,2019(9):46-47.

 

        [2]中國信息通信研究院.云計算與邊緣計算協(xié)同九大應用場景[R],2019.

 

        [3]中商情報網(wǎng).我國汽車消費發(fā)展?jié)摿薮?020年末汽車保有量將有望超越美國[EB/OL].(2020-04-10)[2020-04-13].https://xw.qq.com/cmsid/20200410A094WK00?f=newdc.