华为/中移/英特尔，一文带你了解国内边缘计算近况

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作者：田小腰

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导  读

近日，百度云正式发布中国首个开源边缘计算平台OpenEdge，将边缘计算拉进大众的视野。边缘计算是指在数据产生源头的附近，即网络边缘节点处处理、分析数据的计算架构。

近日，百度云正式发布中国首个开源边缘计算平台OpenEdge，将边缘计算拉进大众的视野。边缘计算是指在数据产生源头的附近，即网络边缘节点处处理、分析数据的计算架构。边缘节点是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的节点。比如，手机就是人与云中心之间的边缘节点，网关是智能家居和云中心之间的边缘节点。

现在几乎所有的电子设备都可以连接到网络，这些电子设备会产生海量的数据。云端具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，如何将海量的数据传送到云端成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性，传送海量数据需要一定的时间，云端处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间。由于传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘节点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。

第三届边缘计算产业峰会

目前，边缘计算在国内正以燎原之势飞速成长起来，这其中由英特尔等推动成立的边缘计算产业联盟（ECC）起到了非常重要的作用。成立两年来，ECC成员数量已经突破200家，涵盖芯片、通信、工业等多个领域。近日，由ECC举办的第三届边缘计算产业峰会在京举行，会上英特尔、华为以及中国移动等都表明对边缘计算的重视，各公司在边缘计算的发展也令人侧目。

从“芯”出发，遇上人工智能

边缘计算，边缘智能离不开芯片。据估计，到2020年会有将近500亿的设备连接到网络，其中50%将会在边缘侧处理。这意味着计算要在毫秒甚至微秒量级的时间内处理，那么要想实现这些技术，就尤其需要边缘侧增强学习能力。

面对这些需求，知名的半导体制造商英特尔创新性的将边缘计算与人工智能进行了结合，为边缘计算的计算能力提供强大助力。

会上，英特尔推出了一款Movidius Myriad X视觉加速芯片，封装功耗小于2瓦，每个可进行1T的计算能力，足以支撑智能摄像头等领域的要求；对有更高要求的领域，英特尔提供人工智能加速器——一种可插卡式机器，提供8-16卡槽。有此芯片的助力，用户可以根据需求灵活配用，并且占用极低的功耗。此外，英特尔还提供了一款Open Vino深度学习套件，专为在边缘部署深度神经网络而设计。用户在应用深度学习框架时，关键性能会获得极大提升，且无需大幅调整当前的部署方式。这款套件还可以帮助开发者，把自己在开放网络上所设计和训练好的网络模型，快速的部署到目标平台上来进行操作。

对于相关产品生态建设，英特尔也已经与阿里以及重庆的一家金属加工厂合作，利用Open Vino和人工智能加速器制作了一套针对金属缺陷的检测方案。该方案利用机械臂抓取被检测的金属件，把它移动到摄像头前拍摄不同角度的照片，所拍摄的照片会在边缘网关中基于人工智能进行处理。

英特尔在边缘计算与人工智能的合作方面无论软硬件甚至生态的构建都初具成效，但对具体使用及价值挖掘等还处于探索阶段。从英特尔目前的产品方向来看，边缘计算会在一些视频技术应用较多的领域率先落地。

以“云”为本，边云相辅相成

同时，边缘计算也是对云计算的一种补充，边云协同是未来发展的主流。云会在未来的物联世界里起到一个中枢和中心的作用，对未来的开发和运行起到关键的作用。很多云的能力在边缘侧都有很直接的映射和对应。比如说云上的训练对应边缘侧的推理，云上的大数据需要边缘侧的实时高效的流计算能力，为了把这两个东西有效地统一起来，中间必须达成协同效果。

华为于今年初发布了边缘云服务——KubeEdge。基于KubeEdge，华为满足了对容器以及进程的支持，并以此做到将未来软件和已有软件建立连接，同时华为对KubeEdge提供函数支持，这对以后的边云一体开发模式提供了方向。华为还推出针对关键场景的解决方案，以智慧园区为例，区别于传统在电线杆等绑着传感器的被动式结果，华为希望通过一个强有力的边缘计算单元实现高效的算法，把大量的逻辑放在边缘侧，打造一个云边、边边甚至多边的区域范围内通讯的多功能平台。华为为此提供了基础的芯片能力，智能算法和第三方智能应用等，此外还提供快速简洁的功能演进，真正做到了灵活可靠和高效。

KubeEdge作为华为的重要工具，为边缘侧的应用部署提供了便利，在一定程度上转变了边缘应用与硬件之间的关系，将两者的耦合度降低，让边缘侧应用的使用可以更加灵活开放。

5G连接，边缘助力生活

边缘计算和5G的发展也是密切相关的，一方面，5G的需求需要边缘计算的支持。5G需要不断往边缘推送，边缘计算是5G的重要组成部分。另一方面，5G原生支持边缘计算。5G表现以软件的形式，可以灵活使用边缘计算。

2018年10月，中国移动成立边缘计算开放实验室，首期布局智慧城市、智能制造、直播游戏、车联网等4大重点领域，共计34家合作伙伴入驻。同时，中国移动在10省20余地市现网开展多种边缘计算应用试点，包括内容缓存、定位应用、本地网/直播以及跨层优化等，着力推进产业成熟。例如移动在山东、浙江试点的CDN，缩短视频缓冲30%，提升下载速率约50%，节省宽带16%，有效减少了资源的浪费，提升效率。

运营商对边缘计算的重视，有效推动着产业发展，完善了OICT的融合，标志着边缘计算进入了发展的快车道。当然，边缘计算的发展不是一帆风顺的，尽管如火如荼，它目前仍然处于发展的初期，未来仍有许多挑战。由于越来越多的数据在更多的地方生成、处理和存储，基础设施管理以及数据安全也变的越来越重要。