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2020年以來，隨著『新基建』的頻頻刷屏，邊緣計算又迎來了新的風(fēng)口。
不管是5G基建、特高壓，還是新能源汽車充電樁、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等，這幾大方向都對邊緣計算有著極大的需求。
面對如此多的應(yīng)用場景，邊緣計算技術(shù)未來在各個行業(yè)的市場機遇如何？它的發(fā)展現(xiàn)狀和制約因素又是怎樣的？
近日，在中國科協(xié)科學(xué)技術(shù)傳播中心聯(lián)合清華大學(xué)軟件學(xué)院等聯(lián)合舉辦的線上“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展論壇”上，加拿大工程院院士、加拿大西蒙菲莎大學(xué)計算機學(xué)院杰出教授、江行智能CEO——劉江川，詳細解讀了邊緣計算的生態(tài)體系、OT與IT如何實現(xiàn)無縫對接，以及邊緣計算的前沿應(yīng)用等。會后，劉江川院士還就邊緣計算的行業(yè)現(xiàn)狀、制約因素等更多問題為雷峰網(wǎng)進行解答。
談及邊緣計算技術(shù)未來在各個行業(yè)的市場機會，他表示：
“互聯(lián)網(wǎng)和無線通信網(wǎng)的發(fā)展提供了今天人們和設(shè)備互聯(lián)的基礎(chǔ)，智能手機和大量物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備提供了端上的計算存儲能力，而云計算提供了高度規(guī)模化和靈活計算和存儲基礎(chǔ)設(shè)施，這些技術(shù)一起帶來了過去這十多年消費互聯(lián)網(wǎng)的繁榮。”
“但是，仍然有很多行業(yè)還沒有享受到其中的紅利，主要的障礙包括：網(wǎng)絡(luò)連接的可靠性和價格，實時性以及隱私保護、安全等。邊緣計算的出現(xiàn)正是為了填補這個鴻溝，大量的行業(yè)場景將會受益于此，例如工業(yè)制造、智能交通、AR/VR等。”
隨著5G產(chǎn)業(yè)逐步落地，與5G產(chǎn)業(yè)相配套的各產(chǎn)業(yè)逐步進入快速發(fā)展的新階段，5G相關(guān)的數(shù)據(jù)傳輸將成為邊緣計算產(chǎn)業(yè)新的市場機遇。就邊緣計算行業(yè)的發(fā)展趨勢和制約該行業(yè)發(fā)展的因素，劉江川院士表示：
“邊緣計算是個大的生態(tài)系統(tǒng)，包括軟件、硬件、工業(yè)廠商，重要的發(fā)展趨勢是這幾個方向的有機融合，而實際上這些也是制約該行業(yè)發(fā)展的瓶頸。”
“現(xiàn)在，行業(yè)內(nèi)亟需一套統(tǒng)一的云中立、獨立于硬件、保證接入系統(tǒng)互操作性的軟件平臺。Linux Foundation的開源框架EdgeX Foundry是這方面的一個很好的嘗試，當(dāng)然里面需要填補的內(nèi)容還非常多。”
另外，雷峰網(wǎng)了解到，劉江川院士領(lǐng)導(dǎo)的江行智能目前的產(chǎn)品和技術(shù)布局有兩個方向，分別是AI@Edge和Data Fusion@Edge，產(chǎn)品被用來解決工業(yè)現(xiàn)場的安全監(jiān)控、運維巡檢和業(yè)務(wù)優(yōu)化需求。現(xiàn)階段公司主打電力能源行業(yè)，提供基于標準產(chǎn)品的解決方案，未來將更加沉入底層，與合伙作伴在更多的行業(yè)和場景中一起合作。
以下為劉江川院士的現(xiàn)場演講內(nèi)容，雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))作了不改變原意的編輯和整理：
消費互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)曾經(jīng)產(chǎn)生了很多的紅利，但目前對工業(yè)和能源行業(yè)而言，它們?nèi)匀惶幵谄鸩诫A段。
去年，硅谷著名投資人談到互聯(lián)網(wǎng)的三次浪潮，具體情況為：
第一次浪潮是從1985年到1999年，它們的載體主要是PC，做的事情是把分布在全球各地的PC連接起來；
到了第二次浪潮，大概是從2000年到2015年左右，是在連接的基礎(chǔ)上真正地把應(yīng)用加載上去，同時，載體從2007年慢慢轉(zhuǎn)移到更加小巧的手機；
第三次浪潮，也就是從2016年開始，互聯(lián)網(wǎng)中新接入的載體變成了各種各樣的傳感器，特別是工業(yè)方面的傳感器。
不管是第一次浪潮，還是第二次浪潮，基本上都是圍繞消費互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)而進行的，而現(xiàn)在我們正在經(jīng)歷的第三次浪潮，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅要把大家連接起來互相溝通，而且它還催生了分布式的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)計算的引擎。這里的Player可以是人，也可以是機器，真正地促進工業(yè)行業(yè)的發(fā)展。
過去這么多年，我們對互聯(lián)網(wǎng)的認識一直是消費互聯(lián)網(wǎng)思維，而消費互聯(lián)網(wǎng)有這樣幾個典型的特點。如圖所示：
首先是高可靠、高性能計算基礎(chǔ)設(shè)施，并且這些基礎(chǔ)設(shè)施大部分時間沒有任何問題，或者即使有問題也有相應(yīng)的解決方案，有發(fā)電系統(tǒng)可以永續(xù)地提供服務(wù)。
再者，帶寬和延遲達到令人滿意的地步，延遲在100毫秒以下。如果5G建好后可以保證延遲在50毫秒，或者能達到1到10毫秒的延遲，那將是非常理想的情況。
憑借海量的客戶端，我們能獲取到海量的數(shù)據(jù)，利用各種大數(shù)據(jù)軟件進行信息的挖掘和利用。
最后，我們可以建立一些平臺和生態(tài)的閉環(huán)，在閉環(huán)上形成商業(yè)價值。
上面這種消費互聯(lián)網(wǎng)思維在過去十幾年里是非常成功的，但是到了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，我們會面臨很多的挑戰(zhàn)。
第一，基礎(chǔ)設(shè)施方面的電力供應(yīng)。雖然現(xiàn)在的電力供應(yīng)在東南沿海和華北等消費比較發(fā)達的地區(qū)是非常充足的，民用電方面沒有太大的問題，但是工業(yè)用電方面每年仍然有不少的斷電時間，并且這些斷電時間有時候長達一天以上。即使是在發(fā)達國家，工業(yè)用電也沒有得到很好的解決，比如加拿大北部地區(qū)有相當(dāng)一部分工業(yè)用電是采用柴油供電的。這些用于發(fā)電的柴油通過陸路很難輸送得過去，但用飛機輸送過去代價就非常大了。
第二，電池這種基礎(chǔ)設(shè)施也沒有得到太好的提升。我們知道，工業(yè)場景中很多設(shè)備需要電池持續(xù)供電，或者用電池做備用電源，但是近100多年以來，電池的相關(guān)技術(shù)并沒有像IT行業(yè)那樣有了飛速的進展：鋰電池從1978年被發(fā)明以來，現(xiàn)在基本上已經(jīng)到了能源密度的極限；另外，也已經(jīng)達到安全的極限，電池技術(shù)發(fā)展的空間除了采用石墨烯之外，其它可能都非常有限。
第三，網(wǎng)絡(luò)覆蓋并不理想。目前，美國的2G、3G網(wǎng)絡(luò)的覆蓋還有很大的空洞，而中國的情況，工信部表示2020年4G網(wǎng)絡(luò)的人群覆蓋率將從2018年的95%提升到98%左右，但是即便如此，中國國土面積仍然有大量的地區(qū)沒有被網(wǎng)絡(luò)覆蓋掉，并且全部覆蓋也是不太可行的；即使有了5G的網(wǎng)絡(luò)，可能也達不到全面國土的覆蓋。
就工業(yè)中高壓輸電線路這種場景來說，比如國內(nèi)一個全長150萬公里的高壓輸電線路，它的線路隱患頻發(fā)，故障次數(shù)隨電網(wǎng)建設(shè)持續(xù)增多，超出人工運檢能力范圍，同時無人化智能運檢年市場規(guī)模達到500億元。
高壓輸電線路的一些鐵塔，它們所在的環(huán)境與安防系統(tǒng)、城市內(nèi)巡檢不一樣，大量的鐵塔在深山老林和戈壁灘上，并且這種地方的供電并不穩(wěn)定。雖然有高壓電供應(yīng)電量，但并沒有很好的電網(wǎng)覆蓋，而它的網(wǎng)絡(luò)覆蓋可能也是非常差的。國家電網(wǎng)對視頻分辨率有一定的要求，斷電的情況下，若能通過太陽能保證7天或以上的供電量，峰值達到8瓦以下，了解安防攝像頭的人就會知道這個壓力是非常大的，在實踐中非常難以達到這種要求。
目前物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量正在激增，估計今年設(shè)備數(shù)量在全世界能達到500億，并且電網(wǎng)巡檢的市場是巨大的，而整個物聯(lián)網(wǎng)市場在萬億級別甚至更高。
數(shù)據(jù)量非常大，設(shè)備非常多，智能化要求高，包括帶寬、延遲、本地組網(wǎng)等。由于云計算的初始設(shè)計并沒有考慮到這些，因此很難支撐這樣數(shù)量級的網(wǎng)絡(luò)連接。另外，如果單純采用端計算，計算資源將非常有限，能耗也非常有限。由此，一種新的計算模式——邊緣計算就衍生出來了。
業(yè)界對于邊緣計算有不同的定義，大家也有不同的看法。
一般地，邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供本地化服務(wù)。應(yīng)用程序在邊緣側(cè)執(zhí)行，在節(jié)省帶寬的情況下滿足行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的基本要求。
邊緣計算與云計算是互補的關(guān)系。因為邊緣計算需要大量的存儲，并且對時間并不敏感，比如在100毫秒以上的延遲也可以滿足。而現(xiàn)在的云計算，已在消費互聯(lián)網(wǎng)中得到了廣泛的應(yīng)用，如果云計算向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景挺進，能將延遲縮小到10毫秒左右或者更低。
2013年中國國內(nèi)云計算市場大約只有47億人民幣，當(dāng)時大家認為每年增速在50%左右，而實際上，2013年-2019年平均增速達到75%以上。而邊緣計算，預(yù)計到2025年，大概50%以上的數(shù)據(jù)會在邊緣側(cè)進行分析、處理、存儲。其未來發(fā)展，我們認為他會和云計算有同樣的發(fā)展道路。
工業(yè)場景的軟件化是必然的趨勢，但正處在從2016年開始的起步階段，其發(fā)展空間是非常大的。
邊緣計算可以提供更穩(wěn)定的解決方案，在弱網(wǎng)、弱電環(huán)境下提供高可用性的服務(wù)；并且，其實時響應(yīng)基本上能達到毫秒級的延遲，這對工業(yè)場景是非常重要的；再加上邊緣計算在邊緣側(cè)處理數(shù)據(jù)會更加經(jīng)濟，帶寬成本會降低，也更安全。
邊緣計算已經(jīng)多次被Gartner列入十大重要技術(shù)之一，目前正處于飛速發(fā)展的階段，還沒有到泡沫快要破裂的階段，因此還有很大的空間可以開發(fā)。
就生態(tài)來看，邊緣計算整個的生態(tài)系統(tǒng)是很大的，每個企業(yè)在里面占據(jù)很小的生態(tài)位。
產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，包括面向智能工業(yè)、智慧城市、智慧安防、智慧交通等現(xiàn)場。從邊緣計算生態(tài)中橫向平臺能力去看，邊緣計算平臺不但要能連接云服務(wù)平臺、操作系統(tǒng)和通用AI能力，還要能向下連接數(shù)據(jù)傳輸通信，向上連接產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
邊緣計算的整個生態(tài)和云計算比起來，其碎片化程度非常高。IIoT市場的爆發(fā)，需要解決物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中計算架構(gòu)、操作系統(tǒng)、設(shè)備供應(yīng)商和傳感協(xié)議的異構(gòu)、業(yè)務(wù)場景的碎片化等一系列難題。此外，邊緣計算相比于云計算，其計算架構(gòu)和OS是后者的10倍，工業(yè)協(xié)議數(shù)量和DevOps為100倍，業(yè)務(wù)場景碎片化的高度為1000倍。
業(yè)界對邊緣計算的看法各不一樣，但各種云計算廠商，我們可以想象成是覆蓋網(wǎng)絡(luò)中的多個節(jié)點，至于邊緣節(jié)點，它的數(shù)量在百到千甚至萬的級別。
比如CDN節(jié)點或者分布式數(shù)據(jù)中心節(jié)點的數(shù)目一般不超過幾千到幾萬個。
過往的研究表明，即使是對英國這種國土面積較小的國家，邊緣計算的分布也只能把延遲降低到200毫秒，要想進一步降低就會比較麻煩，但是對中國這類國土面積較大的國家，邊緣計算的分布其延遲也只能是維持在2、3毫秒。以上這些延遲，和消費互聯(lián)網(wǎng)所能達到的情況差不多，這對很多工業(yè)場景將有比較大的限制。
當(dāng)我們把5G基站看成邊緣計算的載體，通過網(wǎng)絡(luò)切片對工業(yè)現(xiàn)場進行服務(wù)時，與云計算節(jié)點相比，這些基站的數(shù)量非常大。
因為帶寬提升，5G基站的功耗比4G要高，如果再加上計算模塊，那就要高不少。代價是很高的。
前面提到，我們現(xiàn)在正在經(jīng)歷第三次互聯(lián)網(wǎng)浪潮，這不僅是提供基礎(chǔ)設(shè)施，更要使得基礎(chǔ)設(shè)施直接跟用戶對接并且提供給用戶更多的價值。
我們真正要做到的事情，是讓工業(yè)OT在延遲、能耗、可靠性上與IT技術(shù)做到無縫對接。而IT技術(shù)的大數(shù)據(jù)，所謂的敏捷開發(fā)和靈活落地，要怎樣做到真正使得OT和IT進行深度融合，這是非常有挑戰(zhàn)性的。
國家電網(wǎng)制定的能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，2018年他們接入數(shù)據(jù)的設(shè)備數(shù)量大概在5億個左右，預(yù)計到2030年大概能達到30億個左右。
由于現(xiàn)在是傳統(tǒng)自發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)，將來可能面對的是主動式的物聯(lián)網(wǎng)、大量利用電子電器設(shè)備供應(yīng)的主動式電能聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和能源交換系統(tǒng)等，其中有大量控制類和采集類的需求，并且這些需求的時延要在毫秒級，此外，還對采集的頻次和采集的內(nèi)容，采集的帶寬等都有相應(yīng)的要求。因此，現(xiàn)在單靠云計算技術(shù)是無法解決的。
而互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)只解決部分數(shù)據(jù)的采集，并沒有解決這些數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用。邊緣計算將在這一塊有大量的工作可以做，比如預(yù)測性維護、安防監(jiān)控、工作效率、儲能配置等方面。
電動汽車大量進入市場和網(wǎng)絡(luò)以后，配電智慧融合終端是非常重要的設(shè)備，也是國家電網(wǎng)現(xiàn)在極力推動的設(shè)備。這個設(shè)備是典型的邊緣計算設(shè)備，內(nèi)部搭載的是ARM芯片，上面還承載各種應(yīng)用、臺區(qū)相位識別、分布能源管理等。我們看到其中的反應(yīng)速度，一般器件保護達到10-15毫秒，一系列需求的實時性要求是非常高的，更不用說其它安全性的要求了。
在邊緣計算的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和集成等方面，多年來我們做了一系列的工作。我們的研究小組和江行智能還就邊緣存儲、分發(fā)、計算、大規(guī)模無源感知、智慧能源管理和電池管理系統(tǒng)等方面進行了深度的研究。
對于無源通信與感知，前面我們也談到了能量供給是很大的問題，特別是在通信系統(tǒng)里能耗是相當(dāng)高的，再加上計算以后會帶來更大的能耗。而現(xiàn)階段，電池方面的進展還并不是很可靠，制約物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展很大的瓶頸就是在能量供給方面，因此我們希望邊緣節(jié)點能成為一個計算的節(jié)點，也能成為能源供給的節(jié)點。
前端的各種傳感器可以是無源的，要做到無源這里采用Backscatter Ommunication，這是非常有效的方式，證明在實際系統(tǒng)中通過Wi-Fi和藍牙信號去做。而現(xiàn)有的系統(tǒng)，他們能達到的傳輸效率和帶寬是非常有限的。
我們的研究小組在世界上第一個做出多跳的Backscatter-X-Tandem，我們系統(tǒng)能有效地從周圍環(huán)境中獲取能量，特別是從聲音中獲取能量，即使是在普通街道充滿噪聲的情況下，我們?nèi)匀豢梢垣@取足夠的能量進行通信和本地計算。
關(guān)于邊緣計算引擎，邊緣計算一方面要采集高度異構(gòu)的數(shù)據(jù)，并保證可操作性、通用性；另一方面，云計算是統(tǒng)一的計算平臺，屬于規(guī)模經(jīng)濟并且有非常穩(wěn)定的計算環(huán)境，而邊緣計算平臺反而是弱平臺，其開發(fā)需要接入異構(gòu)。
江行智能有開發(fā)自己的電源管理系統(tǒng)，提供高度可靠的性能和低延遲的計算，并且上面有基于ARM容器化解決方案的JXCore，提供大規(guī)模邊緣容器管理和邊緣協(xié)同以及容器分發(fā)。
軟硬一體化實時平臺EdgeBox，是快速響應(yīng)的容器化MCU應(yīng)用部署，可以實現(xiàn)微秒級基于MCU的RTOS和毫秒級基于ARM的Linux的協(xié)同調(diào)度。
多MCU的直接內(nèi)存訪問：ARM RAM外掛至多片MCU，數(shù)據(jù)傳輸從目前行業(yè)最高的0.5MB/s（SPI方案）提升至5MB/s；
邊緣節(jié)點低功耗控制：待機功耗小于0.005W，為公版ARM待機方案的10%。
我們現(xiàn)在能使得采集類的延遲在1微妙，MCU在一毫秒，能使得電網(wǎng)和工業(yè)場景里的需求達到滿足。而ARM的延遲能達到75毫秒，通過跟云協(xié)作實現(xiàn)長時間系統(tǒng)的管理。其它方面，比如Clean OS壓縮等，我們都有比較快速的進展。
總體而言，我們認為邊緣計算技術(shù)在進行一系列的部署時會面臨挑戰(zhàn)，包括服務(wù)于邊緣計算網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，有多層次的數(shù)據(jù)匯集、高度異構(gòu)用戶需求等，同時，邊緣網(wǎng)絡(luò)資源分配與數(shù)據(jù)傳輸策略，還會面臨通信、計算和存儲，有源或無源，能量供給和延遲等方面的一些難題。另外，邊緣數(shù)據(jù)的處理與端邊云協(xié)同，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的時序處理、深度學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)優(yōu)化，以及邊緣節(jié)點安全、隱私、價格問題等這些都要逐步地解決。
邊緣計算在大的生態(tài)系統(tǒng)開源上是非常重要的方向，包括連接和計算。目前來看，計算這一塊發(fā)展得算是比較靠前的，由邊緣計算延伸出來的系統(tǒng)也已經(jīng)走出來了，而在連接這一塊，現(xiàn)在EdgeX走得算是比較快。
從行業(yè)來說，我們認為電力行業(yè)是邊緣計算應(yīng)用和落地比較快的領(lǐng)域，緊跟著水務(wù)、智慧城市、油氣和制造業(yè)也將會在未來的三、四年內(nèi)快速走出來。另外，5G的大量部署，將會給新一代的工業(yè)制造帶來巨大的影響。
以上是我的分享，謝謝大家！
2020年的人工智能圈，接受了疫情的洗禮，在艱難與陣痛之后，迎來了十年一遇的時代機遇“新基建”，緊跟5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)七大“新基建”領(lǐng)域，人工智能企業(yè)摩拳擦掌，正在醞釀一場龐大的國運變革。
現(xiàn)階段，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用步伐明顯加大，也讓更多人看到了其背后的價值。業(yè)內(nèi)預(yù)計，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將是一條持續(xù)拓寬、景氣度不斷提升的賽道。
8月7日-9日，由中國計算機學(xué)會主辦，雷峰網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）聯(lián)合承辦的第五屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會將在深圳舉辦，為此，雷峰網(wǎng)開設(shè)了「工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)」專場。
本次論壇將聚焦大廠核心高管、學(xué)術(shù)大牛、專業(yè)投資人，共同探討工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新基建，包括AI、工業(yè)大腦、5G、邊緣計算、工業(yè)軟件等落地應(yīng)用，對各垂直領(lǐng)域的工業(yè)數(shù)字化趨勢及最佳實踐進行系統(tǒng)性總結(jié)，并展望工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的市場機會和發(fā)展空間。敬請期待！
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