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          正在閱讀:?邊緣計算,不再“邊緣”化了

          ?邊緣計算,不再“邊緣”化了

          2022-10-31 09:39:31來源:物聯(lián)傳媒 關(guān)鍵詞:邊緣計算數(shù)據(jù)管理軟件閱讀量:21122

          導(dǎo)讀:邊緣計算憑借其有效的數(shù)據(jù)管理和前沿技術(shù)在工業(yè)4.0中獲得了發(fā)展勢頭。并且預(yù)計到2030年,全球邊緣計算市場規(guī)模將達(dá)到1559.0億美元,復(fù)合年增長率為38.9%。
            隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù)的快速發(fā)展,使得大量的數(shù)據(jù)充斥著我們的生產(chǎn)生活,而云計算、邊緣計算等則成為了這場網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)技術(shù)戰(zhàn)的主力擔(dān)當(dāng)。
           
            一直以來,云計算都自帶主角光環(huán),成為了我們生產(chǎn)生活中不可或缺的一部分。然而,在云計算發(fā)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(tài),呈現(xiàn)出創(chuàng)新爆炸式增長的趨勢。
           
            日前,一份涵蓋了組件、應(yīng)用、行業(yè)垂直和細(xì)分領(lǐng)域趨勢分析的全球邊緣計算市場規(guī)模報告顯示,邊緣計算憑借其有效的數(shù)據(jù)管理和前沿技術(shù)在工業(yè)4.0中獲得了發(fā)展勢頭。并且預(yù)計到2030年,全球邊緣計算市場規(guī)模將達(dá)到1559.0億美元,復(fù)合年增長率為38.9%。
           
            除此之外,在這份報告中,預(yù)計市場對邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備的需求將會增加,并重新推動各行業(yè)采用5G。同時也預(yù)計人工智能(AI)與邊緣計算環(huán)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(shù)的推動下,其市場前景格外向好。那么,在物聯(lián)網(wǎng)這個龐大而復(fù)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(fā)展?
           
            究竟為何方神圣?
           
            如果說云計算是集中式大數(shù)據(jù)處理,那么邊緣計算就是邊緣式大數(shù)據(jù)處理,其數(shù)據(jù)不需要再傳到遙遠(yuǎn)的云端,在邊緣側(cè)就能得到解決。
           
            正如人們對于云計算與邊緣計算關(guān)系的描述一樣,時常通過一個不大恰當(dāng)?shù)质稚鷦有蜗蟮谋扔鱽硇稳輧烧唛g的關(guān)系。我們都知道章魚渾身布滿了神經(jīng)元,但它的腦部神經(jīng)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(jīng)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(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,就近提供最近端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起,產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng),滿足行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)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。
           
            在這個萬物互聯(lián)的時代里,如果按照傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模式,把獲取的海量數(shù)據(jù)送至云計算平臺上分析處理,則可能會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)延時、海量數(shù)據(jù)處理難、功耗過高等一系列問題。而邊緣計算的出現(xiàn),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(yōu)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(shù)據(jù)的分析,更好地支撐業(yè)務(wù)的實時智能化處理與執(zhí)行;
           
            效率更高:邊緣計算處理數(shù)據(jù)位置靠近產(chǎn)生數(shù)據(jù)的終端設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)關(guān),可直接對數(shù)據(jù)進(jìn)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(yuǎn)端傳輸有用的處理信息,無冗余信息,因此減少從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)流量;
           
            更智能更節(jié)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(yīng)用場景“多點開花”
           
            當(dāng)下,物聯(lián)網(wǎng)作為各行各業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的重要手段,催生了多數(shù)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和商業(yè)模式。而基于能夠?qū)崟r處理數(shù)據(jù)、更節(jié)能高效的特性,邊緣計算常常被應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中。
           
            尤其是伴隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展,加速了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)向更多的垂直行業(yè)滲透,使得各種場景中的傳感器、終端設(shè)備產(chǎn)生了海量的運行數(shù)據(jù),因此擴(kuò)大了邊緣計算的應(yīng)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(yè),助力著各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
           
            當(dāng)前,邊緣計算常被應(yīng)用于包括但不限于車聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)等場景中,這些場景對于近場計算有著極強(qiáng)的需求,需要快速感知數(shù)據(jù)并得到及時處理,以便快速做出決策。
           
            在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,對時延的需求非??量?,而邊緣計算低延時、高效率的性能,正好避免了長距離數(shù)據(jù)傳輸所導(dǎo)致的延時,可以減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸時間,簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。除此之外,邊緣計算還可以實現(xiàn)對交通狀態(tài)的精準(zhǔn)感知,支持高精度地圖相關(guān)數(shù)據(jù)的處理和分析等業(yè)務(wù)。
           
            以自動駕駛為例,邊緣計算在自動駕駛的環(huán)境感知和數(shù)據(jù)處理等方面有著極為重要的應(yīng)用。邊緣側(cè)的自動駕駛專用芯片通過感知傳感器數(shù)據(jù)并及時做出處理,能夠給自動駕駛車輛提供更快速的響應(yīng),從而減少事故的發(fā)生。
           
            在工業(yè)物聯(lián)領(lǐng)域,越來越多的設(shè)備朝著智能化方向發(fā)展,利用邊緣計算可以進(jìn)行實時數(shù)據(jù)搜集和對自動化生產(chǎn)線的即時反饋處理,同時還能實現(xiàn)碎片化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一,利于對產(chǎn)線進(jìn)行集中協(xié)同管理。
           
            以油氣行業(yè)為例,引入邊緣計算,利用系統(tǒng)對抽油機(jī)井電機(jī)功率曲線的分析,結(jié)合電機(jī)的電壓、電流、轉(zhuǎn)速、功率因數(shù)等參數(shù),提升油氣現(xiàn)場的工況診斷能力、功圖量液水平和合規(guī)檢測能力,進(jìn)而實現(xiàn)油田無人值守、降低安全風(fēng)險、實現(xiàn)降本增效。
           
            在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,基于邊緣計算的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)能夠進(jìn)行精確的控制與實時數(shù)據(jù)的傳輸,使得在耕作過程中能夠?qū)崿F(xiàn)實時智能化的處理與執(zhí)行。例如,在農(nóng)作物生長過程中,可以實現(xiàn)水肥一體化自動灌溉、病蟲害防治與災(zāi)害評估等,從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)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(zhí)行相關(guān)任務(wù)等。
           
            因而可知,在物聯(lián)網(wǎng)的大產(chǎn)業(yè)背景下,邊緣計算的應(yīng)用場景只會越來越加廣泛,智慧醫(yī)療、智慧城市、智能家居、智慧城市、智能安防等應(yīng)用場景已隨處可見邊緣計算的身影,甚至在金融業(yè)(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(jù)物聯(lián)網(wǎng)的一方領(lǐng)土。
           
            國內(nèi)市場擴(kuò)容進(jìn)行時
           
            值得一提的是,在2022年1月,國務(wù)院正式印發(fā)了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》,其中提到了要加強(qiáng)面向特定場景的邊緣計算能力,強(qiáng)化算力統(tǒng)籌和智能調(diào)度??梢钥闯?,邊緣計算的重要性逐漸顯現(xiàn)出來,其應(yīng)用場景也越來越豐富,邊緣計算真的不再“邊緣”化了。
           
            根據(jù)信通院對邊緣計算市場的調(diào)研,2021年我國邊緣計算市場規(guī)模已經(jīng)達(dá)到436.4億元,其中邊緣硬件規(guī)模市場為290.2億元,邊緣軟件與服務(wù)市場規(guī)模達(dá)146.2億元,預(yù)計年平均增速超過50%,2024年邊緣計算市場整體規(guī)模達(dá) 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(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展,愈來愈多的邊緣設(shè)備需要超低延時來實時處理與分析海量的數(shù)據(jù),而邊緣計算正好憑借著低延時、高效率、更節(jié)能的特性令人矚目,吸引了眾多企業(yè)入局該領(lǐng)域。
           
            尤其是以聯(lián)想集團(tuán)、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(lǐng)域的話語權(quán)。除此之外,涉及邊緣計算業(yè)務(wù)的企業(yè)也在加速智能邊緣計算的技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用落地。以下是筆者收集整理的國內(nèi)部分上市企業(yè)在邊緣計算的業(yè)務(wù)信息情況(僅供參考)。
           
            就今年以來,邊緣計算也成為了企業(yè)的重投項目之一。聯(lián)想投入超1000億元重金,發(fā)力邊緣計算、云服務(wù)以及基于元宇宙應(yīng)用的AR/VR技術(shù)三大領(lǐng)域;中科創(chuàng)達(dá)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(jù)IDC發(fā)布的《中國半年度邊緣計算服務(wù)器市場(2022年上半年)跟蹤報告》,其數(shù)據(jù)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(wù)器更是以53.1%的市占率持續(xù)領(lǐng)跑。
           
            可以說,隨著萬物互聯(lián)的趨勢不斷增強(qiáng),邊緣計算作為云計算的補(bǔ)充和延伸,正在日益成為越來越多企業(yè)關(guān)注的焦點,行業(yè)巨頭持續(xù)卡位布局,創(chuàng)新企業(yè)逐漸百花齊放,并且在伴隨著市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大,邊緣計算的業(yè)務(wù)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(dāng)巨大的。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的不斷發(fā)展,以及各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐不斷加快,邊緣計算在低延時、泛連接、大寬帶等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用將會越來越加廣泛,邊緣計算的發(fā)展將會是一片新藍(lán)海。
           
            當(dāng)然,萬物發(fā)展必然具有雙面性,邊緣計算在快速發(fā)展的同時也存在著挑戰(zhàn)。邊緣計算若要實現(xiàn)落地,還需要做到IT與OT的真正融合,其應(yīng)用是最為核心的問題,而這也是邊緣計算在發(fā)展過程中需要面臨的挑戰(zhàn)。
           
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