数字工作场所的未来

边缘计算应用场景探索

何为"边缘",指的是一个相对概念,可以在传输网中,也可以在智能设备内部。常见的边缘计算载体可以是具有一定运算能力的边缘网关/智能路由器,或者是具有较强运算能力的部署于场景一侧的服务器,亦或是具有数据收集与分析功能的边缘云平台。

这些载体帮助就近处理智能设备产生的数据,而不用上传至云计算中心,归纳下来大致有4点优势:

1)降低时延以提高数据分析及操作的实时性;

2)减少传输的数据量以降低带宽成本;

3)本地化存储以确保数据隐私及安全;

4)能够适配弱网环境以提供持续性高可用服务。

从更商业化的角度看待,边缘计算对于垂直行业的吸引力体现在两大方面:一是为企业旧业务运营提升效率,二是加大了传统行业在5G时代创造新收入的机会。

比如在工业制造场景,考虑传统人工目视全检或抽检的手段容易出现错检、漏检等状况,为保证出货良品率,往往需要同工位安排数量较多的质检员进行培训及操作,这不仅增加了人力成本开支,在当下制造业招工难的形势下更是一项挑战。

时下,不少技术服务提供商在推出基于边缘计算的机器视觉无人质检解决方案,公众号《上海通信圈》日前披露一项中国联通在上海金智达复合材料有限公司落地的5G+AI工业质检解决方案,其方案架构具有5G接入能力、本地/边缘识别能力、边云协同、融合图像处理、多种部署模式等特点,以机器换人,满足客户提升质检效率的要求,未来规模化后有望显著降低质检投入成本。

又比如在高速收费稽核场景,早前随着省界收费站的取消,关于提升我国高速公路通行效率,减少收费站人工和管理节本的需求被摆上台面,但与此同时,从省域路网转变到到全国一张网,如何降低收费稽查和追缴的难度是众多技术服务提供商要着眼解决的问题。

根据云计算服务提供商青云QingCloud早前披露的智慧交通解决方案,其中描述了高速公路车流量日益增长,一个大的高速收费站,每天有 400 万辆车经过,每个通道5个摄像头,一张图片500k,如果使卡口图片上传到云端再进行AI模型识别,识别结果返回到计费系统,计费结果再返回给卡口,不仅系统压力大、带宽成本高昂,而且整体链路太长,若再遭遇网络不稳定的情况,将很容易造成车辆拥堵的困境。

为此,使AI能力下沉,在边缘节点侧进行车牌识别、卡口计费是整个方案的重点之一,这不仅将大幅降低带宽成本,确保在离线状态下业务保持稳定,此外云边一体,边云协同将更有利于简化运维架构,提高系统运行效率。

再比如自动驾驶场景需要边缘计算降低时延;医疗健康场景需要边缘计算以保护隐私信息,坦白说,边缘计算众多的应用场景其实也像物联网一样呈现碎片化特性,这其实给不同属性的公司提供了多种扩展商业模式的机会。

边缘计算三大军团

首先,边缘计算是运营商提高产业链地位的最佳机会。

运营商非常希望在5G时代打个漂亮的翻身仗,摆脱"管道工"的标签,获取应用价值。他们希望用最少的资本投入,产生最丰富的网络功能,实现身份的升级。

据透露,在大力建设5G基建的同时,中国移动有计划性地聚焦15个行业推出百余项5G行业应用龙头示范项目,摸底发现其中约有60%的项目有明确的"网络+边缘计算"需求,边缘计算已然成为5G示范项目的刚需。

移动边缘计算(MEC)是运营商主推的,因为只有运营商才具备在无线接入网侧进行边缘部署的能力,其他领域企业发展边缘计算总是要在移动通信网络之后的。再加上边缘计算在技术上与5G网络的适配度较高,以及运营商在全国各地拥有大量的驻地工作人员和基础网络设施,运营商发展边缘计算的先天优势十分明显。

其次,边缘计算对云计算厂商扩展业务产生极高的吸引力。

在5G没火热之前,行业更多讨论的还是"边缘计算是否会取代云计算",随着后来玩家宣布发力产业互联网,云计算厂商便着手力推边缘计算以用于延伸云产品和云能力,以此落地行业应用。整体而言,这更像是业务发展过程中自上而下的自然演进,最大的挑战是去中心化,以及云边如何协同。

再次,边缘计算是设备厂商/芯片厂商新的赚钱机会。

常见的融合边缘图像处理功能的智能安防摄像头,融合边缘AI算法的智能网关,以及英特尔、英伟达等推出的具有边缘计算能力的芯片产品……与上文提到的软件层出现不少以"边缘云"为主的垂直行业初创企业类似,在硬件层面,边缘计算也在吸引大批企业的加入,这是另外一个大的发展趋势。

以及还有CDN玩家,考虑到CDN曾被认为是边缘计算的一种表现形式,所以CDN厂商将业务范围扩展到边缘计算,似乎是门槛最低的。但要突破云厂商的包围走出一条明朗的道路,实际操作起来或许需要更多策略。

当然,既然边缘计算具有碎片化的特性,单独某家企业难以一家独大,只靠某家企业也难以使项目广泛落地,融合上中下游产业链共建标准与合作将是产业共识,尤其是创业型企业在此也拥有了很多发展壮大的机会。

 

（编辑：潍坊站长网）

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