工业新思路 星球真工赋
2020年以来，随着“新基建”的频频刷屏，边缘计算又迎来了新的风口。
不管是5G基建、特高压，还是新能源汽车充电桩、工业互联网等，这几大方向都对边缘计算有着极大的需求。
面对如此多的应用场景，边缘计算技术未来在各个行业的市场机遇如何？它的发展现状和制约因素又是怎样的？
边缘计算技术未来在各个行业的市场机会
加拿大工程院院士、加拿大西蒙菲莎大学计算机学院杰出教授、江行智能CEO刘江川表示，互联网和无线通信网的发展提供了今天人们和设备互联的基础，智能手机和大量物联网终端设备提供了端上的计算存储能力，而云计算提供了高度规模化和灵活计算和存储基础设施，这些技术一起带来了过去这十多年消费互联网的繁荣。但是，仍然有很多行业还没有享受到其中的红利，主要的障碍包括：网络连接的可靠性和价格，实时性以及隐私保护、安全等。边缘计算的出现正是为了填补这个鸿沟，大量的行业场景将会受益于此，例如工业制造、智能交通、AR/VR等。
随着5G产业逐步落地，与5G产业相配套的各产业逐步进入快速发展的新阶段，5G相关的数据传输将成为边缘计算产业新的市场机遇。就边缘计算行业的发展趋势和制约该行业发展的因素，刘江川院士认为，边缘计算是个大的生态系统，包括软件、硬件、工业厂商，重要的发展趋势是这几个方向的有机融合，而实际上这些也是制约该行业发展的瓶颈。现在，行业内亟需一套统一的云中立、独立于硬件、保证接入系统互操作性的软件平台。Linux Foundation的开源框架EdgeX Foundry是这方面的一个很好的尝试，当然里面需要填补的内容还非常多。
工业互联网带来的挑战
刘江川说，过去这么多年，我们对互联网的认识一直是消费互联网思维，而消费互联网有这样几个典型的特点。首先是高可靠、高性能计算基础设施，并且这些基础设施大部分时间没有任何问题，或者即使有问题也有相应的解决方案，有发电系统可以永续地提供服务。再者，带宽和延迟达到令人满意的地步，延迟在100毫秒以下。如果5G建好后可以保证延迟在50毫秒，或者能达到1到10毫秒的延迟，那将是非常理想的情况。凭借海量的客户端，我们能获取到海量的数据，利用各种大数据软件进行信息的挖掘和利用。最后，我们可以建立一些平台和生态的闭环，在闭环上形成商业价值。
上面这种消费互联网思维在过去十几年里是非常成功的，但是到了工业互联网时代，我们会面临很多的挑战。
一是基础设施方面的电力供应。虽然现在的电力供应在东南沿海和华北等消费比较发达的地区是非常充足的，民用电方面没有太大的问题，但是工业用电方面每年仍然有不少的断电时间，并且这些断电时间有时候长达一天以上。即使是在发达国家，工业用电也没有得到很好的解决，比如加拿大北部地区有相当一部分工业用电是采用柴油供电的。这些用于发电的柴油通过陆路很难输送得过去，但用飞机输送过去代价就非常大了。
第二是电池这种基础设施也没有得到太好的提升。我们知道，工业场景中很多设备需要电池持续供电，或者用电池做备用电源，但是近100多年以来，电池的相关技术并没有像IT行业那样有了飞速的进展：锂电池从1978年被发明以来，现在基本上已经到了能源密度的极限。大概60瓦时甚至以上，已经达到安全的极限，电池技术发展的空间除了采用石墨烯之外，其它可能都非常有限。
第三是网络覆盖并不理想。目前，美国的2G、3G网络的覆盖还有很大的空洞，而中国的情况，工信部表示2020年4G网络的人群覆盖率将从2018年的95%提升到98%左右，但是即便如此，中国国土面积仍然有大量的地区没有被网络覆盖掉，并且全部覆盖也是不太可行的；即使有了5G的网络，可能也达不到全面国土的覆盖。
就工业中高压输电线路这种场景来说，比如国内一个全长150万公里的高压输电线路，它的线路隐患频发，故障次数随电网建设持续增多，超出人工运检能力范围，同时无人化智能运检年市场规模达到500亿元。
高压输电线路的一些铁塔，它们所在的环境与安防系统、城市内巡检不一样，大量的铁塔在深山老林和戈壁滩上，并且这种地方的供电并不稳定。虽然有高压电供应电量，但并没有很好的电网覆盖，而它的网络覆盖可能也是非常差的。国家电网对视频分辨率有一定的要求，断电的情况下，若能通过太阳能保证五天以上的供电量，峰值达到8瓦以下，了解安防摄像头的人就会知道这个压力是非常大的，在实践中非常难以达到这种要求。
边缘计算VS云计算
目前物联网设备的数量正在激增，估计今年设备数量在全世界能达到500亿，并且电网巡检的市场是巨大的，而整个物联网市场在万亿级别甚至更高。
数据量非常大，设备非常多，智能化要求高，包括带宽、延迟、本地组网等。由于云计算的初始设计并没有考虑到这些，因此很难支撑这样数量级的网络连接。另外，如果单纯采用端计算，计算资源将非常有限，能耗也非常有限。由此，一种新的计算模式——边缘计算就衍生出来了。
业界对于边缘计算有不同的定义，大家也有不同的看法。
一般地，边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供本地化服务。应用程序在边缘侧执行，在节省带宽的情况下满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本要求。
边缘计算与云计算是互补的关系。因为边缘计算需要大量的存储，并且对时间并不敏感，比如在100毫秒以上的延迟也可以满足。而现在的云计算，已在消费互联网中得到了广泛的应用，如果云计算向工业互联网场景挺进，能将延迟缩小到10毫秒左右或者更低。
2013年中国国内云计算市场大约只有47亿人民币，当时大家认为每年增速在50%左右，而实际上，2013年-2019年平均增速达到75%以上。而边缘计算，预计到2025年，大概50%以上的数据会在边缘侧进行分析、处理、存储。其未来发展，我们认为他会和云计算有同样的发展道路。
工业场景的软件化是必然的趋势，但正处在从2016年开始的起步阶段，其发展空间是非常大的。
边缘计算可以提供更稳定的解决方案，在弱网、弱电环境下提供高可用性的服务；并且，其实时响应基本上能达到毫秒级的延迟，这对工业场景是非常重要的；再加上边缘计算在边缘侧处理数据会更加经济，带宽成本会降低，也更安全。
探索边缘计算的进阶之路
在边缘计算的数据采集、数据分析和集成等方面，多年来我们做了一系列的工作。我们的研究小组和江行智能还就边缘存储、分发、计算、大规模无源感知、智慧能源管理和电池管理系统等方面进行了深度的研究。
对于无源通信与感知，能量供给是很大的问题，特别是在通信系统里能耗是相当高的，再加上计算以后会带来更大的能耗。而现阶段，电池方面的进展还并不是很可靠，制约物联网发展很大的瓶颈就是在能量供给方面，因此我们希望边缘节点能成为一个计算的节点，也能成为能源供给的节点。
前端的各种传感器可以是无源的，要做到无源这里采用Backscatter Ommunication，这是非常有效的方式，证明在实际系统中通过Wi-Fi和蓝牙信号去做。而现有的系统，他们能达到的传输效率和带宽是非常有限的。
关于边缘计算引擎，边缘计算一方面要采集高度异构的数据，并保证可操作性、通用性；另一方面，云计算是统一的计算平台，属于规模经济并且有非常稳定的计算环境，而边缘计算平台反而是弱平台，其开发需要接入异构。
现在能使得采集类的延迟在1微秒，MCU在一毫秒，能使得电网和工业场景里的需求达到满足。而ARM的延迟能达到75毫秒，通过跟云协作实现长时间系统的管理。其它方面，比如Clean OS压缩等，我们都有比较快速的进展。
总体而言，边缘计算技术在进行一系列的部署时会面临挑战，包括服务于边缘计算网络体系架构，有多层次的数据汇集、高度异构用户需求等，同时，边缘网络资源分配与数据传输策略，还会面临通信、计算和存储，有源或无源，能量供给和延迟等方面的一些难题。另外，边缘数据的处理与端边云协同，传统数据的时序处理、深度学习、联邦学习和网络系统优化，以及边缘节点安全、隐私、价格问题等这些都要逐步地解决。
边缘计算在大的生态系统开源上是非常重要的方向，包括连接和计算。目前来看，计算这一块发展得算是比较靠前的，由边缘计算延伸出来的系统也已经走出来了，而在连接这一块，现在EdgeX走得算是比较快。
从行业来说，电力行业是边缘计算应用和落地比较快的领域，紧跟着水务、智慧城市、油气和制造业也将会在未来的三、四年内快速走出来。另外，5G的大量部署，将会给新一代的工业制造带来巨大的影响。
边缘计算已经成为所有制造行业一门必修课。越来越多且冗长的数据下，也带来了一个可以让边缘计算有强大用武之地的时代。
为此，上海市工业互联网协会应会员单位的要求，将在6月组织于3场边缘计算研讨会（线上/线下结合），从不同纬度深度讨论，众多技术大咖齐聚一堂，还能了解到不同行业的边缘计算应用案例。
2020制造行业边缘计算研讨会
让我们一起畅所欲言
解锁边缘计算的那些事
（点击阅读原文即可报名）
编辑 | 王新惠
校审 | 俞巳元
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