边缘计算：边缘生活能否盈利？

边缘计算的兴起为当今商业环境带来了更多机会。

与传统的以云为核心的模型相比，现代应用场景需要更去中心化的计算与网络架构，这促使边缘计算从概念走向实际部署。

随着市场和行业对边缘计算的关注不断增强，越来越多的综合ICT解决方案提供商开始构建涵盖边缘计算、核心数据中心和云计算的整体架构，同时涌现出一批新的创业企业。应用痛点与需求的地方，创新与市场机会随之而来。

边缘计算正在引领一场计算与商业的变革。

从云计算到边缘计算

在数据时代，数据的产生从未如此丰富。根据IDC发布的《数据时代2025》报告，预计全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB增加到2025年的175ZB。

然而，在这些海量数据中，既有一次性的数据，也有宝贵的信息，数据种类繁多。为了有效整理和筛选数据，计算能力显得至关重要。

由于本地计算机的算力成本等限制，越来越多的应用依赖于云计算，因而对云计算算力的需求逐渐上升。当然，云计算在提供服务的同时，算力系统的优化也在不断进行。

尽管云计算强大，但也存在局限性。通常情况下，数据处理仅依赖云计算，可能导致处理延迟。

整体流程上，数据需要先通过网络传输到中心机房，随后进行处理，完成后再将结果传回。这一过程存在两个明显问题。

其一是算力的时效性。数据反馈的延迟主要源于海量数据的传输，有限的带宽可能导致传输阻塞，进而延长响应时间。其二是算力的有效性。所有数据都要传输到中心机房，但其中部分数据可能没有实际价值，缺乏预处理的过程使得云计算算力的浪费现象严重。

中心-边缘-端的模式有效解决了云计算的困境，并在电信网络时代得到了广泛应用，从而确保了网络的有序和高效运作。在此模式中，中心指的是程控交换中心，边缘是程控交换机，终端则是电话。

进入互联网时代，中心-边缘-端模式继续发挥作用。数据中心-CDN-移动电话/PC是其在这一时代的应用，其中CDN（内容分发网络）的设计旨在避免网络拥堵，为用户提供更快的内容访问体验。这种边缘化的设计优化了在线内容的分发和传输，从而提升了网络效率与用户体验。

然而，传统CDN也存在一定的局限性。传统CDN主要注重缓存，这在云计算与物联网高度融合的时代显得不足。在这一时代，数据的爆炸式增长使得所需传输的数据量呈几何级数增加，这对网络承载能力提出了严峻考验。

从传统CDN的运作模式来看，终端生成的数据必须回传至中心云进行处理，这在海量数据传输的背景下，显现出使用成本和技术实现的两大问题。

在使用成本方面，传统CDN的费用一直维持在高位，主要因为资费收取不够灵活，难以按需计费。而技术方面则体现在带宽问题上，例如，传统CDN系统通常部署在省级IDC机房，而非移动网络内部，因此数据需经过较长的路径才能到达数据中心。

显然，传统CDN难以满足云计算与物联网时代日益增长的数据存储、计算和交互需求。为提升数据处理的时效性和有效性，边缘计算应运而生。

边缘计算，顾名思义，指的是在靠近终端或数据源的节点上提供计算服务。这种分布式计算的理念与章鱼形态相似，其中的节点如同章鱼的触角。

边缘计算的最大特点是服务靠近终端网络边缘。这样的设计满足了各行业在数字化、实时业务、数据优化、应用智能及安全与隐私保护等方面的关键需求，推动了智能化的发展，连接了物理与数字世界。

生活在边缘

作为继分布式计算、网格计算和云计算之后的新型计算模型，边缘计算以云计算为核心，借助现代通信网络，依托海量智能终端，形成了一个集云、网、端、智于一体的新型计算模型。可以说，边缘计算是解决未来数字化挑战的重要途径。

然而，边缘计算的接受与发展需要一个漫长的过程。美国容错技术公司的首席技术官John Vicente将边缘计算的成熟度划分为四个等级，从1.0的孤立静态系统到4.0的无形自适应自管理系统。

边缘计算1.0阶段关注如何安全管理和连接机器与设备，以启用数字边缘。这一阶段仅具备实现基本业务运营的能力。

在2.0阶段，边缘计算开始采用开放的、软件定义的技术。这种技术从底层计算机硬件中提取功能，使其能够在软件中执行。

例如，借助软件定义网络（SDN）技术，企业可以从集中控制平台修改各种属性，无需逐一调整交换机的设置，从而更轻松地管理网络。同时，软件定义的技术也促进了基于云的安全服务的实现，企业无需自行运行防火墙及入侵检测系统等。

在边缘计算3.0阶段，IT与OT实现真正的融合，具备一系列弹性与实时能力。目前，许多工业领域的IT尚未触及。例如，工厂需要机械控制系统以执行特定行为并保障安全，这类控制系统源于操作技术领域，而非信息技术产业。

实现边缘计算3.0的功能是成功迈向4.0转型的必要条件。在边缘计算4.0阶段，IT与OT基础设施及运营将与人工智能（AI）相结合，形成一个自管理、自愈和自动化的工业领域。当机器出现问题时，AI系统能够进行诊断并自我修复，无需人工干预。

目前，边缘计算仍处于起步阶段，但已展现出强大的潜力。根据中国移动发布的《中国移动边缘计算白皮书》，智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网四个领域对边缘计算的需求最为迫切。

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和实时处理，包括数据过滤与清洗。同时，边缘计算还支持跨层协议转换，实现工业网络的统一接入。

在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼宇、物流与视频监控等场景。边缘计算能够现场采集楼宇的运行参数并进行分析，提供预测性维护；监控冷链运输的车辆与货物，提供预警；利用本地GPU服务器实现毫秒级的人脸识别与物体识别等智能图像分析。

在直播游戏领域，边缘计算为CDN提供丰富的存储资源，并在靠近用户的位置提供音视频渲染能力，使云桌面和云游戏等新兴业务模式成为可能。特别是在AR/VR场景中，边缘计算的引入能显著降低AR/VR终端设备的复杂性，从而降低成本，推动整个产业的快速发展。

在车联网领域，对时延的需求极为严格。边缘计算为自动辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保障，同时在基站本地提供算力，支持高精度地图的数据处理与分析，更好地服务于视线盲区的预警。

边缘计算的应用场景逐渐扩展到制造、运输、公共事业、医疗保健、零售等多个领域。尽管目前多为项目试验与小规模部署，但展望未来，边缘计算所带动的新兴产业收入无疑将是可观的。

谁在进行边缘计算的商业活动？

Gartner预计，到2025年，超过75%的数据将在边缘侧处理，这为边缘计算产业带来了巨大的发展机遇。

同时，IBM商业价值研究院2019年的边缘计算调研报告显示，仅需三年，边缘投资的平均回报率可达到6%。其中，能源和公共事业的高管对边缘计算投资回报的乐观预期接近10%；汽车行业高管的预期则为8%。

边缘计算带来的商业机会已成为不争的事实和未来趋势。2020年，IT桔子统计显示，有22家与边缘计算相关的企业获得融资。

在国内，众多从业者积极投身于起步阶段的边缘计算，包括三大运营商、主要网络设备提供商（华为、Nokia和中兴）以及中国大型云服务企业（阿里巴巴、腾讯和百度）。与此同时，不少小型ICT公司、云与边缘技术专业公司及垂直行业也在积极寻求新的业务和解决方案。

从上游的芯片、模组，到中游的运营商、通信设备商及云平台厂商，再到下游的终端设备厂家和行业应用商，整个产业链充满了对边缘计算商业价值的分析与投资。

此外，中国企业对边缘计算的认知不断提升。GSMA智库的全球企业物联网调查显示，76%的中国企业计划在未来的物联网部署中采用5G技术。尽管在许多国家，5G的速度提升是其最显著的特性，但相较于其他区域，中国企业对5G所带来的网络切片、边缘计算和低时延等能力的认知更为深刻。

中国运营商的早期合作与试点提升了这种认知，企业广泛使用边缘计算的意愿也证明了这一点。近一半的中国企业认为其未来物联网部署需要具备边缘能力，而在美国和欧洲，这一比例不足40%。制造业和运输业尤为突出，这些行业的公司更希望通过探索边缘计算技术推动业务发展。

在美国，为了在边缘计算市场中占有一席之地，五大科技巨头Facebook、Amazon、Microsoft、Google和Apple也在积极布局。

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