作者:彭昭(物聯網智庫創(chuàng)始人&云和資本合伙人)

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導  讀

邊緣計算是我非�？春玫囊粋�領域,大約每個季度,我都會發(fā)布邊緣計算的進展追蹤文章。之前我曾介紹過邊緣智能、邊云協(xié)同、邊緣側云原生應用、邊緣側的超低功耗機器學習TinyML,以及多篇研究報告對邊緣計算趨勢的分析。通過持續(xù)的追蹤,尤其最近這段時間,我感受到了邊緣計算發(fā)展的明顯加速,今天這篇文章將與你分享我的最新思考。

全文字數:6700字,寫作用時:540分鐘,閱讀時間:20分鐘

物女皇:邊緣相同,段位不同

這是我在【物女心經】專欄寫的第233篇文章。

【物女心經】專欄的老讀者們也許注意到了,為了更好的管理時間,最近這兩篇文章我開始記錄自己的純寫作時間,就是剔除了思考主題、閱讀資料、說話吃飯喝水,純粹動手碼字的時間。每篇文章我的大致用時是4～6個小時。如果計算毛時間,每篇都要超過10個小時。

我倒是不想把這個時間縮短,雖然很享受寫作的這個過程,不過也會羨慕別人一坐下就才思泉涌、迅速成文的狀態(tài)。為什么我產出的文字們歷經磨礪、吭哧吭哧才出現?我想我需要一個理工科專用鍵盤。

言歸正傳,你又將看到一篇坐功了得、深思熟慮的文章。

雖然這幾天因為某份紅頭文件讓云計算又被推上了風口浪尖,但其實從2016年開始,國內外巨頭就已領先半個身位,將目光投向了與云計算相生相伴的互補方向:邊緣計算。

在2016年的Gartner數據中心年度會議上,硅谷風投大佬Peter Levine曾做出邊緣計算是云計算的“終結者”的判斷。經過幾年時間的驗證,邊緣計算和云計算的關系更加清晰,兩者并非互斥關系,而是和諧共生。

邊緣計算是我非�？春玫囊粋�領域,大約每個季度,我都會發(fā)布邊緣計算的進展追蹤文章。之前我曾介紹過邊緣智能、邊云協(xié)同、邊緣側云原生應用、邊緣側的超低功耗機器學習TinyML,以及多篇研究報告對邊緣計算趨勢的分析。

通過持續(xù)的追蹤,尤其最近這段時間,我感受到了邊緣計算發(fā)展的明顯加速,今天的文章我將與你分享:

邊緣計算的基礎和生態(tài)有哪些變化?

為什么只有極致的邊緣計算才能普及?

邊緣計算有哪些優(yōu)秀企業(yè)和案例值得借鑒?

01

邊緣計算的“殺手級”生態(tài)正在形成

回顧云計算的誕生,一些故事被彭博商業(yè)周刊的記者完整地記錄在著作《一網打盡》里。書中,作者如此評價AWS的誕生——“亞馬遜極其偶然地走上了一條成功之路�！�

“2004年,亞馬遜IT基礎設施部門負責人克里斯·平克漢姆想帶著家人回到南非祖國,但上司不愿讓人才就此離去。權衡之后,亞馬遜決定在南非首都開普敦設立辦事處,以便他能繼續(xù)為公司服務。他發(fā)起了一項‘無論哪種類型開發(fā)商,都能使用亞馬遜服務器上所有程序’的服務。之后平克漢姆和一些同事搬到南非,按商定的想法成功開發(fā)出EC2。這項服務后來成為亞馬遜云服務的核心,和之后陸續(xù)誕生的其它服務共同組成AWS�！�

雖然亞馬遜開發(fā)EC2是一種偶然,但它的誕生也是歷史趨勢的必然。

從大型機、個人電腦,再到云計算、邊緣計算,我們見證了技術的迭代與交替。每隔20～30年,技術演進的規(guī)則就會改變。

在智能時代,技術演進持續(xù)加速,很多技術發(fā)展的游戲規(guī)則每10年左右就會改變一次。過去有效的規(guī)則,并不意味著將來也有效。過去建造的發(fā)展護城河,不一定能夠守護未來。

隨著數據量的指數級增長,越來越多的數據需要在產生地被分析和處理,以減少延遲、提升數據安全/保護隱私、降低運營成本,并創(chuàng)造可持續(xù)的商業(yè)模式,由此便開啟了邊緣計算的新商機。

根據CB Insights和Network World的研究,邊緣計算的市場規(guī)模將達到5千億美元。市場分析機構Markets and Markets預計今后5年,邊緣計算市場的復合年增長率CAGR將達到34%。

如此巨大的藍海市場,自然吸引諸多企業(yè)投身其中。

回答文初的問題,為什么近期我感受到了邊緣計算發(fā)展的明顯加速呢?

首先,5G等通信技術的發(fā)展取得了突破性成果。

在我擔任綻放杯5G應用征集大賽評委的過程中,猶如身臨其境般的看到了很多5G邊緣計算的創(chuàng)新應用。

5G是邊緣計算的一個重要推動力量,代表著業(yè)界最先進的技術。據工業(yè)和信息化部數據,我國已開通建設了99．3萬個5G基站,覆蓋全國所有的地級市,95%以上的縣區(qū),35%的鄉(xiāng)鎮(zhèn),5G終端手機連接數超過了3．92億戶。全國5G應用案例超過1萬多個,覆蓋了鋼鐵、電力、礦山等22個國民經濟的重要行業(yè)和有關領域。

無論在邊緣產生、分析和處理了多少數據,在計算無處不在的情況下,數據量的增長速度普遍快于網絡帶寬的提升,從而產生潛在的瓶頸,需要多種通信技術搭配使用,創(chuàng)造最好的應用體驗。

未來在單位區(qū)域內的設備數量和數據量都會突破新的紀錄,邊緣計算基礎設施可能將包含5G、Wi-Fi、光纖、衛(wèi)星通信等多種技術的組合。尤其是5G的一些特性,讓它與邊緣計算成為絕佳搭配。

其次,邊緣計算芯片的性能大幅提升,帶動這一波節(jié)奏的是諸多造車新勢力企業(yè)。

隨著自動駕駛技術的迅速發(fā)展,各個廠商對于新產品自動駕駛能力的打造也更為重視,特別是在凸顯智能科技水平的純電動車型上,更是廠商展現自身最新自動駕駛技術的所在。

想要實現高級別的自動駕駛能力,首先需要各項傳感器、智能硬件對道路交通信息的獲取,以及算力強大的芯片。所以芯片算力的強大與否,也決定了車輛自動駕駛能力的高低。

去年特斯拉展示了其全新的自研FSD芯片,集成了60億晶體管,每秒可以處理2．5G像素的視頻輸入數據,圖像信號處理器每秒能處理1G像素,性能是之前是用的NVIDIA方案的21倍。功耗為每英里約250W,只有NVIDIA方案的1/7,同時成本也只有1/7。

憑借邊緣計算能力,特斯拉可以快速處理傳感數據,識別行人、其他車輛、路邊標志和危險的移動物體。此外,特斯拉的車載設備通過網絡將信息傳遞到云端,進一步分析數據以改進汽車的自動駕駛能力,并保持功能的持續(xù)更新。

第三,邊緣計算受到諸多投資機構的青睞,資本的注入加速了初創(chuàng)企業(yè)的成長。

今年早些時候,知名投資人、方舟資本的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官凱瑟琳·伍德(木頭姐)作為董事會成員加入Mimik Technology。

這是一家名不見經傳的初創(chuàng)企業(yè),他們創(chuàng)建了一套混合邊緣云的解決方案,使任何計算設備,無論終端還是邊緣,都可以充當服務器,在設備和應用程序之間點對點通信,讓云服務可以擴展到任何地方。Mimik支持的設備包括:智能手機、平板電腦、個人電腦、智能電視、無線路由器、NAS設備和物聯網終端。

根據邊緣計算社區(qū)的統(tǒng)計,2021年上半年國內邊緣計算領域獲得融資的企業(yè)有12家,機構涉及高瓴創(chuàng)投、騰訊投資、小米產投、紅杉資本、松禾資本等。

網絡覆蓋和芯片算力的提升,以及資本的助力,促進了邊緣硬件的普及,是邊緣計算發(fā)展的三個重要基石。

我們常常在尋找下一個“殺手級”應用。比如“滴滴”或者“抖音”,都堪稱4G時代的典范。

這種將目光直接投向殺手級應用的做法有些舍本逐末,其實只有先構建蘊育殺手級應用的環(huán)境,才有新應用源源不斷的誕生。

“滴滴”和“抖音”等應用,都是在4G網絡和智能手機普及率突破臨界點的產物。

2008年,國際電信聯盟指定一組用于4G標準的要求,命名為IMT-Advanced規(guī)范。2013年底,工業(yè)和信息化部向中國移動、中國聯通、中國電信頒發(fā)“LTE/第四代數字蜂窩移動通信業(yè)務(TD-LTE)”經營許可牌照。

根據工信部發(fā)布的數據,2014年10月,三大運營商4G基站總數累計達到70萬個,4G用戶超過4300萬。2014年底,4G用戶總數已達9728萬戶。2015年初,4G用戶數超過3G。截至2016年一季度末,全國4G用戶數達到5．3億,這個數據超過了歐美總和。

3G時代,提供出租車預約服務的APP開始醞釀。2014年,嘀嘀打車更名為“滴滴打車”。從只能預約出租車,逐步發(fā)展到可以預約快車、專車、代駕等出行服務。截至2021年,滴滴出行用戶達5．8億。

抖音于2016年上線,原基礎是一款音樂創(chuàng)意短視頻社交軟件。2018年第一季度,抖音在蘋果App Store下載量達4580萬次,字節(jié)跳動CEO張一鳴稱其成為全球下載量最高的蘋果手機應用。

4G時代殺手級應用的發(fā)展,為邊緣計算的演進提供了可借鑒的思路。

從云服務器到邊緣服務器的逐步部署與滲透,從邊緣硬件的普及到邊緣應用的繁榮發(fā)展,邊緣計算的“殺手級生態(tài)”正在形成,邊緣應用也將枝繁葉茂。

02

什么是極致邊緣計算UEC?

既然眾多企業(yè)——從云服務商到電信運營商,從IT企業(yè)到設備商,都將邊緣計算視為下一個價值萬億的機會,那么應該如何把握這個機遇?

根據Gartner的調研,目前只有20%的企業(yè)經歷了數字化轉型,還有80%的市場等待開墾。使用舊工具,無法踏上新征程。

邊緣設備是這些企業(yè)在數字化轉型之路中的重要新工具。

如何評價這個工具的優(yōu)劣呢?分析目前在市場上獲得成功的邊緣計算產品,他們往往在一些維度做到了最優(yōu)。我們不妨將他們定義為極致邊緣計算,Ultimate Edge Computing,UEC。

只有偏執(zhí)狂才能生存,只有做到極致的邊緣計算才能普及。

什么才是我們這里所說的極致邊緣計算UEC?需要滿足5項極致:

極致功耗:根據數據統(tǒng)計,大約1/4的物聯網設備依靠電池供電,而且這個比例仍在不斷提升,有預測認為到2030年,接近半數的物聯網系統(tǒng)都將主要依靠電池供電。同時這些設備對成本極為敏感,如果將設備投入使用的成本減半,那么意味著銷售額不止翻番。因此無論從供電環(huán)境還是從使用成本出發(fā),將功耗降低到極致,都是重中之重。

極致簡化:邊緣計算的使用者不僅包括IT工程師,還包括OT運營人員。過去OT和IT經常是“雞同鴨講話”,很難溝通。OT團隊缺乏IT專業(yè)知識來實施部署邊緣計算,IT團隊又缺乏對工藝和運營的理解以構建和完善滿足業(yè)務流程的創(chuàng)新應用程序。為了做到將復雜留給自己,把簡單交給用戶,邊緣計算平臺需要提供低代碼能力,將編程和使用過程極致簡化,促進IT與OT的無縫銜接,加速邊緣計算的普及。

極小空間:設備占用的空間同樣是一個重要因素,更小、更緊湊的外形尺寸,往往意味著設備更易被安裝。還有一些場景,比如智能手表、智能眼鏡、智能耳標腳環(huán),對邊緣計算產品的尺寸非常敏感。

極度智能:在各種約束條件之下,邊緣設備仍需要具備一定的智能。各種計算芯片按照摩爾定律發(fā)展著,各種新型操作系統(tǒng),包括FreeRTOS、RT-Thread和LiteOS等,都在極大發(fā)揮受限設備的處理能力。微型機器學習TinyML使得工程師們在mW功率范圍以下的設備上,實現機器學習的方法、工具和技術成為可能。

極致靈活:雖然邊緣計算脫胎于嵌入式系統(tǒng),但邊緣計算與嵌入式系統(tǒng)已有本質不同。嵌入式系統(tǒng)是指軟硬件關系非常緊密的一類“計算機”系統(tǒng),邊緣計算將兩者解耦,部署更快,隨時升級,按需更新,彈性更強。更進一步,大部分邊緣計算產品將無線通信作為標配,安裝位置和使用場景都更加靈活。

極致功耗、極致簡化、極小空間、極度智能、極致靈活,做到極致邊緣計算,不僅需要熟練運用硬件設計、網絡技術、傳感技術、數據分析、終端應用,還需要對各種應用場景有極為深刻的理解,因此只有極少數團隊能夠駕馭。

在我接觸到的大多數初創(chuàng)企業(yè)和項目中,從團隊成員構成這一項內容,就可以對其邊緣計算的部署能力有大致的判斷。

根據VMware對其用戶群體的研究,從云端到邊緣是一個循序漸進的過程。

在未來五年,工作負載的分布將按照三、四、三的比例劃分,也就是30%在數據中心,40%在基于云的服務和應用,30%在邊緣計算。目前,邊緣側的占比僅為5%,提升的空間很大。