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物联网这张有史以来最大的“网”正在悄然地改变着我们的生活方式。我们更加喜欢将照片存入云端，而不是简单地放在手机内存;更喜欢在家连上WiFi，在户外更愿意接入4G网络;相比于繁琐的购买信息的输入，更愿意一键网购......
物联网的存在，不止于改变人们日常的生活习惯，更是在创造新的“生态”环境。简言之，也就是将身边的万物进行互联，将两个毫无干系的“木头”进行相互连接。而哪些“物”应该对话，哪些“物”不能对话，需要设备间有判断或计算的能力，边缘计算便是这种能力的赋予者。
物联网的发展离不开边缘计算
(1)边缘计算与云计算结合催化物联网应用落地
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私�；さ确矫娴墓丶枨�。
边缘计算犹如人类的神经末梢，对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑。
边缘计算与云计算互相协同，共同使能行业数字化转型：①云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥特长。②边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑云端应用的大数据分析;反之，云计算通过大数据分析优化输出的业务规则也可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则进行业务执行的优化处理。
物联网时代，万物进行互联，手机、可穿戴设备以及附带传感器的智能设备正在呈爆发式增长。Business Insider的优质搜索服务“BI智能”预测，在2020年，企业和政府将有58亿个物联网设备会使用边缘计算。随着物联网应用的不断成熟，网络不断扩大，更多设备加入网络，海量的数据如何处理，需要从根源解决;网络不断的复杂化，网络延时、网络堵塞将给物联网带来不可估量的损失。现有的物联网直接接入云的模式不再适用，边缘计算将高效、及时并安全地地处理海量数据，将成为万物互联时代关注的重点。
(2)边缘计算提高物联网设备处理效率
互联网时代业务要求产品开发、迭代不断加速促使着IT基础设施广泛的云化，大量使用第三方API接口等，而在物联网时代，海量的设备数据上传云端，再反馈于终端执行，不仅浪费了云端资源而还影响了数据处理效率。
对于有实时数据处理要求的场景，譬如智能驾驶，在监测到障碍物时，如果无法智能化地决策，控制方向避开障碍物，而是先传入云端再下发指令到车载终端的话，稍有延迟，就会导致事故的发生。再拿智能安防系统的摄像头来讲，美国部署了3000余万个摄像头，每周生成超过40亿小时的海量视频数据。这些数据传输的云端数据中心进行处理，不仅需要传输成本，更需要存储成本。而这些数据信息如果能在网络边缘侧就被存储与处理，那将大大减少成本并提高设备处理效率。
如何利用现有资源对数据进行预处理，提供紧急响应以及对数据进行数据过滤筛选。这就需要边缘侧根据相应的“规则”进行审核管理。例如新华三的物联网网关就可以根据场景化需求，定制数据规则，对数据进行预处理，避免大量数据传向云端浪费资源，并帮助云端腾出更多空间去处理更多的请求优化资源调度。其推出的工业级网关IG550可为边缘侧提供多种业务接口，如RJ45、RS485、WiFi等，可扩展支持Zigbee、BLE、3G/LTE、GPS、DIDO、HDMI、VGA等�？⒄呖梢酝ü谝寻沧暗腃entOS操作系统上灵活架设应用程序，对边缘侧业务数据进行计算处理，大大提高物联网设备工作效率。
(3) 边缘计算将重新定义“云-网-端”的关系
云端管理终端在物联网的初级阶段基本完成，而处于边缘侧的终端似乎仅仅是充当被管理的角色。边缘计算赋予终端简单计算与存储的能力，使其偶尔也“脱离”云端的管理，智能地控制自己的行为。
信息存储从统一的云端分散到各个终端，由边缘侧进行智能化处理后提取特征数据传回云端。物联网平台将面临新的挑战与机会，在管理物联网设备的同时，还要接受边缘侧的信息反馈与“容忍”边缘侧的自治。边缘侧针对某个类型的设备可以配备智能化网关形成边缘侧平台及时响应设备数据请求，控制设备行为。炙手可热的边缘计算引来各巨头争相布局，例如霍尼韦尔公司在数字化工业的基础上增加末端智能，有效解决工业数据调度的一致性与完整性问题;更有因特尔、思科、诺基亚等巨头利用软件解决方案实现边缘计算的第一步。为满足目前及未来的IT需求，越来越多的计算能力正在被分散到网路边缘。
物联网需要场景化的产品，从云端到终端的整体解决方案。在大连接以及云端市场成熟的背景下，边缘侧的计算能力将是物联网价值挖掘的最为重要的一环。工业物联网、农业物联网以及智慧城市等需要真正的低时延、高带宽以及应对海量数据的计算能力，这需要通过边缘计算的不断的成熟发展来解决。
边缘计算实现物联网设备协同
(1)数百亿的物联网设备有多少需要边缘计算?
边缘计算作为一种小型数据中心，尽量靠近终端，便于提升访问速度和性能。而物联网应用不断地增长刺激着边缘计算更多的需求，越来越多的物联网设备需要边缘计算。小到一个安防摄像头，大到工业设备网关都需要边缘计算来实现设备间的信息沟通与协同运作。
边缘计算类似于人类的神经末梢，对于简单的信息可以直接处理;对于复杂的信息则传输给云端(即大脑)。类似于人类对于简单处理的记忆，边缘计算可以通过提取到的特征数据的上传进行追溯。正如所有人类都需要神经末梢式的应对一样，所有物联网设备未来都需要配备边缘计算，这样才能实现真正的万物相连。
无论是有实时数据需求的车载终端，还是高带宽的海量数据传输，抑或者是联网电梯以及高速运转的波音飞机、高生产速率的流水线都需要边缘计算的助力。从安全、预测维护、个性化服务等方面提高用户体验，完成设备智能化升级。
(2)边缘计算帮助实现OT与IT深度融合
无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是中国制造2025都在倡导信息技术与制造技术的融合。面对高时延、异构、海量连接等问题，边缘计算可提供实时处理、削减冗余数据等服务。以新华三为例，其工业级物联网网关可构建泛在化感知与控制应用服务平台，再利用绿洲平台进行多元化的配置实现OT业务实时进展。边缘计算的应急处理能力，使得机器安全性的得到保证，人机物集成的工作场景很容易实现，更加提高生产效率。
在工业领域，边缘计算将自动化控制与信息通信技术相互结合，形成智能化制造场景。正如施耐德、霍尼韦尔、通用电气、西门子等工业巨头纷纷引入IT技术来升级制造设备，提高生产效率。尤其是生产线上接入的移动设备，会造成设备装态的随机变化，所以需要利用信息通信技术对设备进行实时动态网络重组。而信息化技术的落地需要边缘侧网络的与行业运维技术深度结合，才能推翻行业烟囱，实现物联网的互联互通。
边缘计算横向发展通用计算能力，纵向整合垂直行业应用，是物联网应用落地的催化剂。除工业流程控制场景早已涉及边缘计算，智慧城市、智慧家庭智慧医疗等泛在场景已经渐显边缘计算身影。
例如，无线家庭路由器的升级、城市各处部署无线接入点、生活购物出现无人值守结账应用.....但是仅是边缘智能不足以支撑完整的智慧场景的运营，需要与云端协同并结合深刻的行业理解才能够提供较高的服务质量。比如新华三医疗场景的物联网AP作为边缘侧智能化网关，可对医疗数据进行筛选，对紧耦合连接的物联网数据进行封装并发送，松耦合的连接不做数据的传输。其作为运维联接的绿洲平台利用公有云与私有云结合的服务模式，本地私有云可以对上传数据进行本地业务处理与本地存储，并随时调取边缘侧网关运行参数进行及时维护管理。从而减少对公网链路的带宽占用，在公网连接出现中断时，实现本地自治。此外，我们到处可见的大量的共享单车也是边缘计算的很好的应用案例。新华三正在建立Lora网络，并配备智能化网关以及车载Lora+GPRS双模通信�？�，结合绿洲平台私有云的管理，解决共享单车存在解锁慢、耗电快、数据不安全、定位不准的痛点。边缘侧的基站以及物联网网关等分布式的数据处理中心，将助力用户体验升级。
边缘计算迎来IT服务的再拓展，成为数字化升级的契机。在物联网布局中，通信厂商、数据服务提供商、芯片设计以及�？橹圃焐潭家焉孀慊蛟缫巡季直咴导扑恪１咴导扑慊蚪峁┦菰擞竦男碌纳桃的Ｊ�，更好地将物联网应用落地。
边缘计算产业发展机会巨大，需做前瞻性布局
到2020年将有500亿的终端和设备联网，除了边缘设备与终端联网最大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。
边缘计算需要IT(信息技术)管理与OT(运维/操作技术)控制通过CT(通信技术)连接走向融合。在物联网标准未定之前，边缘计算又杀入圈内，各层技术的标准之争又会掀起一场血雨腥风，但同时也是各家突破重围的机遇。
作为相关企业应当如何结合自身优势做出布局?构建边缘计算产业生态便是集大成者的首选战略，例如如何解决云端与边缘侧的调度问题、如何搭建边缘设备的信息交流、商业模式构建、特定协议设计等;新入局者也可以利用边缘计算技术发展新的应用，例如个人多设备协同应用、车路协同等;当然，将应用规模化更是布局者的抢占市场之道。
总结
智慧产业的发展，不仅需要高高在上的云更需要无所不在的边缘计算。边缘计算一方面采集数据信息，进行预处理并提取特征数据传输给云端大脑，另一方面打通各系统平台，使智能的IT系统可以游走于各OT之间，帮助各物联网应用落地。无论从物联网应用的使用效率、时间延迟还是安全考虑，边缘计算都会是物联网普及的关键所在。
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