随着智能终端和数据越来越多，网络的传输速度越来越快，覆盖面越来越广，对云端的存储和计算能力提出了更高的要求。这必然会推动计算力向智能终端一侧下沉，边缘计算应运而生。

什么是边缘计算？

      边缘计算强调“边缘”，它将数据的处理、应用程序的运行，甚至一些功能服务的实现由中心服务器下放到网络边缘的节点上。如果说云计算是集中式大数据处理，那么，边缘计算可以理解为边缘式大数据处理——数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。

     简单来说，云计算就像章鱼的大脑，边缘计算就类似于章鱼的那些小爪子，每个爪子就是一个小型的机房，并靠近具体的实物。边缘计算的主要价值在于减少超大流量对网络的消耗，同时为各种应用提供低延时和开放的网络能力。

事实上，虽然起了一个“边缘”的名字，但在应用方面，“边缘计算”一点都不“边缘”，反而有着十分广阔的前景。

边缘计算的优势

将一些数据功能（如存储、处理和分析）从云移至边缘更靠近数据生成的位置，可以带来一些关键益处：

• 提升速度并降低延迟。将数据处理和分析转移到边缘有助于加快系统响应，从而加速事务处理，提升体验，这在准实时应用中至关重要，如自动驾驶车辆。

• 改善网络流量管理。尽量减少通过网络发送到云端的数据量，可降低传输和存储大量数据的带宽和成本。

• 更高的可靠性。网络可单次传输的数据量是有限的。对于网络连接较差的位置，借助在边缘存储和处理数据的能力，可提高云连接中断时的可靠性。

• 增强的安全性。如果实施得当，边缘计算解决方案可限制网络的数据传输，从而提高数据安全性。

边缘计算的应用场景

与传统数据中心不同的是，边缘计算的应用场景非常的多，各行各业都有着典型边缘计算应用场景，例如：

• 在智慧零售方面，边缘计算可以帮助零售商通过部署数字标牌、数字钱包、增强现实技术和智能试衣间为顾客提供数字化购物体验，同时通过供应链数字化来优化成本结构。

  
  

• 在无人驾驶领域，无人汽车需要在高速移动状态下对周围环境做出快速反应。在此情况下，响应时间成为该项技术极其重要的指标。只有将时延控制在10毫秒之内，才有可能成功实现无人驾驶。要达到这种效率，就必须借助边缘计算。

  
  

• 在农业领域，当前应用无人机遥感监测技术跟踪农田病虫害进展情况已较为普遍。而如果在无人机上部署内置检测模型和作业模型，就有可能实现边缘计算，让植保作业的执行更具效率。

  
  

• 在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。

  
  

• 在直播领域，服务器完成分析工作之前，直播数据可以缓存在存储介质中，这些边缘存储的关键数据与洞察，可以应对来自终端交易和服务的延迟敏感型请求。

除了这些场景，边缘计算还可以应用在室内定位、视频优化、AR（增强现实）、车联网等多个领域。

边缘计算面临的诸多挑战

      首先是安全性，因为边缘计算的市场必然是一个多方参与、充分异构，而且长尾效应非常严重的市场，所以会出现五花八门的诉求。同时在硬件的架构、软件的体系方面，还涉及很多利益冲突或是多方共赢的情况。因此安全是最大的一个挑战。

     除了安全外，智能化也是重要挑战和需要提升的部分。

     最后是来自应用生态的挑战。目前，5G专网下的边缘计算场景业务基本都是经过和头部企业进行探讨，以科研或以应用示范为目的，甚至以抢占先机为目的推动一些项目落地示范。这些落地示范项目的实用性还有待考证，目前并没有找到5G专网+边缘计算才能解决的啥手级别的应用，还需进一步的挖掘。对于应用生态的挖掘，只能是迭代，边走边看，鼓励学界产业界协同创新，多用5G专网和边缘计算，用创新思维、开放思维，去探讨各种各样的新生态。

边缘计算服务提供商

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