未來的世界將是一個萬物互聯(lián)的時代，隨著物聯(lián)網行業(yè)技術標準的完善以及關鍵技術上的不斷突破，數據大爆炸時代將越走越近 。從龐大的數據海中挖掘一些有價值的信息對于物聯(lián)網的發(fā)展至關重要，因此計算技術如云計算、霧計算、邊緣計算等會決定物聯(lián)網的發(fā)展及應用。

　　計算很多，那么那么說一下邊緣計算 是什么及能夠給物聯(lián)網帶來怎樣的改變呢?

　　據了解，國內大批以邊緣計算為賣點的智能家居和物聯(lián)網企業(yè)狂飆突進，希望借助邊緣計算的火爆成為“風口上的豬”。那么邊緣計算帶來的商業(yè)吸引力都來自哪里?

　　邊緣計算并非新生事物

　　邊緣計算，是指利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序。 運算可以在大型運算設備內完成，也可以在中、小型運算設備、本地端網絡內完成。而用于邊緣運算的設備既可以是智能手機這樣的移動設備，也可以是PC、智能家居等家用終端，甚至可以是ATM機、攝像頭等市政終端。

　　事實上，邊緣計算并非新生事物，其運算原理在很多年前就已經被提出了。但隨著近期物聯(lián)網產業(yè)發(fā)展、5G時代到來，與這些領域息息相關的邊緣計算又被重新推向了風口浪尖。

　　2016年4月 ，全球最大開源社群Linux決定成立新項目來推動邊緣計算。目前已經有的Dell、AMD等超過50家 廠商加入。

　　2016年11月 ，華為、沈陽自動化所、Intel、ARM、信通院、軟通動力聯(lián)合發(fā)起成立了邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟(Edge Computing Consortium)，更是讓整個2017年 中國的ICT與物聯(lián)網市場彌漫著邊緣計算的芬芳。

　　隨著亞馬遜、微軟、英特爾等大企業(yè)相繼入局，邊緣計算的前景也在某種程度上成為了行業(yè)共識。

　　更適合物聯(lián)網的邊緣計算

　　邊緣計算與算法、數據和傳輸網絡幾個領域的發(fā)展密不可分的。邊緣計算需要與物體相連，形成連接并產生價值 ，因此就是物聯(lián)網發(fā)展的技術之一。

　　物聯(lián)網讓設備連接網絡，達成交互、數據收集和數據處理的能力。物聯(lián)網有了邊緣計算技術的加持會帶來怎樣的變化呢?

　　首先，邊緣計算帶來的是更快的傳輸和響應速度。 對于應用物聯(lián)網技術的企業(yè)來說，都在講求效率和速度，尤其是精密的生產型物聯(lián)網，決不能容忍民用終端的延遲率。邊緣計算的就近原則不再需要持續(xù)不斷將溫度讀數傳遞給數據中心，而是可以自己判斷溫度情況，只在讀數出現重大變化后，才聯(lián)系數據中心，并等待數據中心的反饋，決定自己該采取什么操作。

　　其次是部分擺脫了網絡環(huán)境制約，更加安全。 邊緣計算解決了部分網絡環(huán)境限制。并且避免數據上傳云端帶來的泄露風險。邊緣設備還可以獲得更進一步的智能。例如溫度突變，無需聯(lián)系數據中心，就可以通過設備上運行的軟件直接判斷此時該采取的操作，就算網絡暫時中斷也不影響整個系統(tǒng)的正常運轉。

　　最后，邊緣計算利用了傳統(tǒng)云計算的遺漏區(qū)域，產能比更劃算。 通過這種模式，可以用邊緣設備自身的運算和處理能力直接就近處理絕大部分物聯(lián)網任務，不僅可以降低數據中心工作負擔，還可以更及時準確地對邊緣設備的不同狀態(tài)做出響應。

　　邊緣計算將這部分能力調集了起來，形成了中心+分散的運算模式，產能比會更高，資源的利用率有大幅提升。這些優(yōu)勢，讓很多人看到了邊緣計算的潛在價值，一些物聯(lián)網企業(yè)開始按捺不住，紛紛走向了豪賭邊緣計算的道路。

　　相關預測顯示，到2020年 將有超過500億 的終端與設備聯(lián)網，未來超過50% 的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存。

　　不僅僅是在物聯(lián)網上，邊緣計算也為人工智能硬件、智能機器人提供高速交互所需的運算服務。 這類智能產品的運算需求特別大，都擠壓到云端對運算能力、傳輸能力是巨大考驗，邊緣計算能解決一部分問題。這就把邊緣計算的前景和人工智能技術的前景捆綁到了一起，想象空間驟然加大。

　　落地卻很難?

　　邊緣計算主要部署在終端設備或網絡接入點上。目前已經普遍存在于工業(yè)物聯(lián)網(嵌入式物聯(lián)網)應用、制造業(yè)、零售、ATM機、智能手機和虛擬/混合現實等領域。

　　但高度適配各個領域的技術解決方案似乎還沒有出現。如果讓邊緣計算大放異彩更多的應用，需要克服至少兩大難關。

　　第一，邊緣計算難以兼容異構。 也就是說如何讓冰箱算洗衣機的數據、空調算手機的數據還沒人回答。這就導致了真正能提供邊緣計算能力的設備和網絡非常稀少。雖然邊緣計算能借力打力，但壓根沒有可借的力就嗚呼奈何了。

　　第二，邊緣計算的智能化進度也讓人疑惑。 我們知道，大數據處理和呈現，是高度依賴智能化的運算方式。將數據中心化集成，意味著可以通過不同算法整合處理，得到各種需要的結果。但邊緣計算的運算場景卻無法兼容過多智能化處理方式，這就讓運算體系間的適用性不高。說白了，邊緣計算快是快了，但代價是必然比云計算笨上很多。

　　總而言之，邊緣計算在很長一段時間里，可能會為輔助手段與云計算相結合，作為補充手段和特定場景技術。