边缘计算是物联网的“神经末梢”，有助于降低关键应用的延迟和对云的依赖，促使应用更加具有沉浸感和互动性，其可应用于无人流水线、船舶等户外大型重工业机器设备的数据采集、卫星通信、通用用户驻地设备、网络即服务、移动连接、远程连接领域使用的“盒中云”等社会方面的场景，还可应用于可穿戴设备、智能家居、交通出行、零售餐饮等生活方面的场景。

云计算产业是众多企业想要分得一杯羹的新兴产业。其兄弟产业——边缘计算却很少为人知晓。据IDC统计数据显示，到2020年超过50％的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储，边缘计算市场可超万亿。边缘计算的衍生的市场机遇几乎涵盖到与互联网相关的所有产业，每个企业都将身在其中。目前云计算普遍应用，但随着物联网的发展和更侧重于沉浸感和互动性的应用趋势将使数据存储与计算的重心远离中央数据中心、走向边缘。伴随着物联网产业的越发成熟和云计算产业的越加完备，边缘计算将成为一个冉冉升起的新星。

什么是边缘计算？

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，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，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需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。

边缘计算有何特点？

第一，边缘计算是物联网的“神经末梢”。边缘计算提供了对于计算服务需求较快的响应速度，通常情况下不将原始数据发回云数据中心，而直接在边缘设备或边缘服务器中进行数据处理。

第二，边缘计算有助于降低关键应用的延迟和对云的依赖。在边缘设备上进行计算和分析的方式使能够及时处理物联网生成的大量数据。如：对于自动驾驶汽车来说，边缘计算可增强局部边缘的神经网络。然而，对于工业来说降低延迟的效果欠佳。边缘计算50mS、100mS的周期对高精度机床、机器人100μS的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟。从自动化视角看，边缘计算并非“实时”。

第三，边缘计算促使应用更加具有沉浸感和互动性。数据和内容从集中的云和数据中心转移到边缘促使人与数字的交互变得更具真实性、互动性和动态性，数字和真实世界的界限将变得模糊。

图1 边缘计算开放平台

亚马逊和微软均创建了边缘计算的产品。AWS Greengrass是亚马逊的产品，具有以下五个特点：近乎实时地相应本地事件；脱机运行；安全通信；通过AWS Lambda实现简化的设备编程；降低运行IoT应用程序的成本。Azure IoT Edge是微软的产品，具有以下四个特点：在边缘处实现人工智能和高级分析；降低loT解决方案成本；简化开发；在离线或间歇性连接状态下运行。

边缘计算的应用场景

边缘计算可应用于智能泊车、无人酒店等场景，边缘计算能够解决它们产生的海量联接、实时响应、数据优化、智能分析以及安全可控方面的挑战，商业机构将拥有丰富的感知客户、服务客户的能力，进而快速获取行业数字化转型的红利。

智能泊车。周末去大型超市采购食物时让人头疼的一件事是泊车困难。智能泊车可协助消费者及时获取地下车库空闲车位情况并第一时间引导车辆迅速到达空闲车位。其主要通过边缘数据中心、物联网（loT）相关技术支撑，当检测到车辆进入车库时，立即反馈至边缘数据中心，边缘数据中心计算并促发室内导航系统为消费者提供停车预约和路线规划，真正解决客户泊车困难烦恼。

无人酒店。边缘计算可使得人、物真正联接，这促成了“无人经济”。生产和生活中各类场景逐步脱离对人的依赖。全球第一家无人酒店出现在日本，其前台、行李员、咨询员、清洁工均为机器人，能够实现手续办理、房间整理等一系列服务。

边缘计算和云计算互为补充，可大大优化物联网、人工智能的场景应用体验。近期云计算产业、物联网产业、人工智能产业的发展并未达到业务和产品进一步完善的阶段，因此边缘计算产业仅刚刚起步。饮鹿网（Innov100）分析师认为，在云计算产业、物联网产业、人工智能产业等新兴产业逐步进入发展的高潮并逐渐稳定，边缘计算将成为新的兴盛产业。