Edge Computing(邊緣計算)zhegekugainiansuiranzhengzhujianbeirenshuzhi
，danzaiyingyonglingyuqueganggangqibu。suizheyuelaiyueduodegongzuofuzaichuxianzaiyunduan，yijiwulianwangdengxinjishuzoujinrenmenshenghuo，duiyubendichulinenglitichulegenggaodexuqiu。而雲計算在應對大規模業務具有優勢
，但這種集中化的數據處理方式在萬物互聯時代似乎“過時了”。難怪Gartner認為邊緣計算正在吃掉雲。

有調研機構預計，未來79%的IoT流量將通過網關接入，50%的網絡流量將來自物聯網，而物聯網將貢獻超過500億的連接。值得一提的是，會有40%的IoT流量在邊緣進行處理。

對IoT而er言yan，邊bian緣yuan計ji算suan技ji術shu的de實shi現xian，意yi味wei著zhe許xu多duo控kong製zhi將jiang通tong過guo本ben地di設she備bei實shi現xian，而er無wu需xu交jiao由you雲yun端duan
，處chu理li過guo程cheng將jiang在zai本ben地di邊bian緣yuan計ji算suan層ceng完wan成cheng。這zhe無wu疑yi將jiang大da大da提ti升sheng處chu理li效xiao率lv，減jian輕qing雲yun端duan的de負fu荷he。由you於yu更geng加jia靠kao近jin用yong戶hu，還hai可ke為wei用yong戶hu提ti供gong更geng快kuai的de響xiang應ying，將jiang需xu求qiu在zai邊bian緣yuan端duan解jie決jue。

OICT多場景融合 落地應用成關鍵突破口

在中國，邊緣計算產業聯盟ECC正在努力推動三種技術的融合，也就是OICT的融合(運營Operational、信息Information、通訊Communication Technology)。對於邊緣計算
，計算對象主要定義的了四個領域：設備域
、網絡域
、數據域
、應用域。

目前出現的純粹IoT設備，跟自動化的I/Ocaijixiangbijiaoeryan，youbutongdanyeyouzhongdiebufen。naxiekeyizhijieyongyuzaidingcengyouhua，erbingbucanyukongzhibenshendeshuju，shikeyizhijiefangzaibianyuancewanchengchuli。

在傳輸層麵，直接的末端IoT數據、與來自自動化產線的數據
，其傳輸方式、機製、協議都會有不同，因此
，這裏要解決傳輸的數據標準問題。

在OPC UA架構下可以直接的訪問底層自動化數據
，但是對於Web數據的交互而言
，這裏會存在IT與OT之間的協調問題

，盡管有一些領先的自動化企業已經提供了針對Web方式數據傳輸的機製，但是
，大部分現場的數據仍然存在這些問題。

數據傳輸後的數據存儲、格(ge)式(shi)等(deng)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)域(yu)需(xu)要(yao)解(jie)決(jue)的(de)問(wen)題(ti)，也(ye)包(bao)括(kuo)數(shu)據(ju)的(de)查(zha)詢(xun)與(yu)數(shu)據(ju)交(jiao)互(hu)的(de)機(ji)製(zhi)和(he)策(ce)略(lve)問(wen)題(ti)都(dou)是(shi)在(zai)這(zhe)個(ge)領(ling)域(yu)裏(li)需(xu)要(yao)考(kao)慮(lv)的(de)問(wen)題(ti)。邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)的(de)應(ying)用(yong)是(shi)目(mu)前(qian)最(zui)為(wei)難(nan)以(yi)解(jie)決(jue)的(de)問(wen)題(ti)，針(zhen)對(dui)這(zhe)一(yi)領(ling)域(yu)的(de)應(ying)用(yong)模(mo)型(xing)尚(shang)未(wei)有(you)較(jiao)多(duo)的(de)實(shi)際(ji)應(ying)用(yong)。

從產業價值鏈整合角度，ECC提出邊緣計算的產業價值，即CROSS
，在敏捷聯接(Connection)的基礎上，實現實時業務(Real-time)、數據優化(DataOptimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Security)，為用戶在網絡邊緣側帶來價值和機會。

在技術與商業的雙重驅動下
，邊緣計算產業將持續走向縱深
，但是邊緣計算因為橫跨OT、IT、CT多個領域，且涉及網絡聯接、數據聚合、芯片、傳感、行業應用等多個產業鏈角色
，如何實現不同行業、不同廠商之間的互通和互操作，各個產業如何合理分工
、有序協作，這些都是邊緣計算在各個行業應用落地必須解決的關鍵問題。

賦予邊緣計算以智能 實現IoT多樣生態

在(zai)物(wu)聯(lian)網(wang)邊(bian)緣(yuan)部(bu)署(shu)簡(jian)單(dan)的(de)應(ying)用(yong)邏(luo)輯(ji)

，無(wu)法(fa)滿(man)足(zu)多(duo)姿(zi)多(duo)態(tai)的(de)物(wu)聯(lian)網(wang)應(ying)用(yong)需(xu)求(qiu)。在(zai)靠(kao)近(jin)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)的(de)地(di)方(fang)，必(bi)須(xu)部(bu)署(shu)一(yi)定(ding)的(de)智(zhi)能(neng)
，才(cai)能(neng)在(zai)物(wu)聯(lian)網(wang)邊(bian)緣(yuan)構(gou)建(jian)起(qi)健(jian)碩(shuo)的(de)應(ying)用(yong)生(sheng)態(tai)。

智能邊緣計算提出了一種新模式：利用雲大規模進行安全配置、部署和管理邊緣設備
，並根據邊緣設備類型和場景進行智能分配
，讓物聯網的每個邊緣設備都具備數據采集、分析計算、通信、以及最重要的智能
，實現智能在雲和邊緣設備間的流動。

邊緣計算本質就是“貼地”的(de)雲(yun)計(ji)算(suan)。邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)最(zui)重(zhong)要(yao)的(de)能(neng)力(li)就(jiu)是(shi)繼(ji)承(cheng)雲(yun)計(ji)算(suan)的(de)智(zhi)能(neng)。就(jiu)目(mu)前(qian)的(de)技(ji)術(shu)發(fa)展(zhan)趨(qu)勢(shi)來(lai)看(kan)
，理(li)論(lun)上(shang)已(yi)經(jing)能(neng)做(zuo)到(dao)這(zhe)一(yi)點(dian)。針(zhen)對(dui)某(mou)一(yi)種(zhong)應(ying)用(yong)
，雲(yun)計(ji)算(suan)在(zai)學(xue)習(xi)了(le)足(zu)夠(gou)多(duo)的(de)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)後(hou)
，可(ke)先(xian)進(jin)行(xing)精(jing)簡(jian)，再(zai)部(bu)署(shu)具(ju)有(you)智(zhi)能(neng)的(de)邊(bian)緣(yuan)網(wang)絡(luo)，從(cong)而(er)形(xing)成(cheng)了(le)邊(bian)緣(yuan)智(zhi)能(neng)。

這樣，即使脫離雲計算的支撐
，邊緣智能也能夠實現該應用場景的大部分智能。當邊緣計算成為邊緣智能，可使得局域
、邊緣的物聯網係統具備自治自律的行為能力。自給自足的算力和智能，將使得物聯網應用可以擺脫“雲計算”而相對獨立地運營。

“大智能”在雲端，“小智能”在邊緣，仍是長期趨勢。邊緣計算領域，英特爾
、ARM這些頂層設計廠商都在將技術逐步進行落地，完成技術的“最後一公裏”。同時

，軟件層麵的開源IoT係統和硬件層麵的智能網關，正在補足技術短板，各大廠商也都相繼建立合作組織共同發展邊緣計算。不管是雲計算還是AI，最終的落點都是用戶，無論什麼技術都不會被簡單替代
，隻有相互依存才會造就參差多樣的技術生態。