智能化轉型呼喚新信息技術 5G加速邊緣計算場景化落地

人民網北京6月11日電 （慄翹楚）當前，從智能製造到智慧交通、遠程診療、在線教育等，各行各業正經歷數字化、智能化轉型過程。

隨着智能終端和數據越來越多，網絡的傳輸速度越來越快，覆蓋面越來越廣，對雲端的存儲和計算能力提出了更高的要求。這必然會推動計算力向智能終端一側下沉，邊緣計算應運而生。

隨着5G、物聯網等技術的發展，邊緣計算的時代悄然而至。“邊緣計算未來已來，從成熟的CDN，到蓬勃發展的視頻直播、在線教育，再到探索中的雲遊戲、無人駕駛等應用，人們對於邊緣計算這一技術的探索正在不斷走向深處。”日前，網宿科技副總經理、CTO黃莎琳在2021亞太內容分發大會暨CDN峰會上表示。

據Gartner預計，到2023年底，50％以上的大型企業將至少部署6個用於物聯網或沉浸式體驗的邊緣計算應用，而2019年這一數字不足1％，並且到2025年，75%的數據將產生在邊緣。

研究公司Analysys Mason的數據顯示，未來三年IT預算的30％將用於邊緣計算。Linux基金會則預計，2019到2028年，包括軟件和硬件，全球邊緣計算累計資本開支將達到8000億美元。

作爲重要的雲網融合技術之一，邊緣計算的核心目標是推動人、事、物快速決策。

業界人士表示，在物聯網與AI的推動下，算力不止於集聚雲端，也不斷從雲端向邊緣延伸，演化出多樣性的邊緣計算場景，同時反哺雲與端的發展。此外，與雲相比，數據效率在邊緣得到了提高，從而降低了互聯網和數據成本，邊緣的附加安全層增強了用戶體驗。

在實踐過程中，邊緣計算也在各個領域有亮眼表現。在智能製造領域，工廠利用邊緣計算智能網關進行本地數據採集，並進行數據過濾、清洗等實時處理；在直播領域，服務器完成分析工作之前，直播數據可以緩存在存儲介質中，這些邊緣存儲的關鍵數據與洞察，可以應對來自終端交易和服務的延遲敏感型請求。

隨着應用場景的豐富，邊緣計算技術也將不斷演進，日趨複雜。“未來的邊緣計算，算力要求更高，運算顆粒度更細，算力類型更加複雜，從通用計算向複雜AI、GPU計算迭代，安全性要求也更高。”黃莎琳指出。

同時，因爲具備更實時處理數據的能力與更快的響應時間，邊緣計算被認爲非常適合應用於物聯網特別是工業物聯網領域。現代工業的發展逐漸形成雲計算中心與網絡邊緣的融合態勢，5G和物聯網的組合將進一步“改變遊戲規則”。

着眼未來，黃莎琳認爲，邊緣計算廠商可以在“深入場景、用戶友好、開放共享”三個方向持續深耕。即廠商針對不同行業場景對資源的成本、速度、質量等的不同要求，把行業專家的知識和內部對行業的理解有機結合，爲用戶提供差異化的服務；開放更多資源，提供體驗更好、更本地化的服務，同時，通過低代碼等方式，降低用戶配合成本；資源管理和技術實現逐步開放，通過整體調動算力，以提高利用效率。