导 读：边缘计算是我非常看好的一个领域，大约每个季度，我都会发布边缘计算的进展追踪文章。之前我曾介绍过边缘智能、边云协同、边缘侧云原生应用、边缘侧的超低功耗机器学习TinyML，以及多篇研究报告对边缘计算趋势的分析。通过持续的追踪，尤其最近这段时间，我感受到了边缘计算发展的明显加速，今天这篇文章将与你分享我的最新思考。
全文字数：6700字，写作用时：540分钟，阅读时间：20分钟
物女皇：边缘相同，段位不同
这是我在【物女心经】专栏写的第233篇文章。
【物女心经】专栏的老读者们也许注意到了，为了更好的管理时间，最近这两篇文章我开始记录自己的纯写作时间，就是剔除了思考主题、阅读资料、说话吃饭喝水，纯粹动手码字的时间。每篇文章我的大致用时是4~6个小时。如果计算毛时间，每篇都要超过10个小时。
我倒是不想把这个时间缩短，虽然很享受写作的这个过程，不过也会羡慕别人一坐下就才思泉涌、迅速成文的状态。为什么我产出的文字们历经磨砺、吭哧吭哧才出现？我想我需要一个理工科专用键盘。
言归正传，你又将看到一篇坐功了得、深思熟虑的文章。
虽然这几天因为某份红头文件让云计算又被推上了风口浪尖，但其实从2016年开始，国内外巨头就已领先半个身位，将目光投向了与云计算相生相伴的互补方向：边缘计算。
在2016年的Gartner数据中心年度会议上，硅谷风投大佬Peter Levine曾做出边缘计算是云计算的“终结者”的判断。经过几年时间的验证，边缘计算和云计算的关系更加清晰，两者并非互斥关系，而是和谐共生。
边缘计算是我非常看好的一个领域，大约每个季度，我都会发布边缘计算的进展追踪文章。之前我曾介绍过边缘智能、边云协同、边缘侧云原生应用、边缘侧的超低功耗机器学习TinyML，以及多篇研究报告对边缘计算趋势的分析。
通过持续的追踪，尤其最近这段时间，我感受到了边缘计算发展的明显加速，今天的文章我将与你分享：
边缘计算的基础和生态有哪些变化？
为什么只有极致的边缘计算才能普及？
边缘计算有哪些优秀企业和案例值得借鉴？
边缘计算的“杀手级”生态正在形成
回顾云计算的诞生，一些故事被彭博商业周刊的记者完整地记录在著作《一网打尽》里。书中，作者如此评价AWS的诞生——“亚马逊极其偶然地走上了一条成功之路。”
“2004年，亚马逊IT基础设施部门负责人克里斯·平克汉姆想带着家人回到南非祖国，但上司不愿让人才就此离去。权衡之后，亚马逊决定在南非首都开普敦设立办事处，以便他能继续为公司服务。他发起了一项‘无论哪种类型开发商，都能使用亚马逊服务器上所有程序’的服务。之后平克汉姆和一些同事搬到南非，按商定的想法成功开发出EC2。这项服务后来成为亚马逊云服务的核心，和之后陆续诞生的其它服务共同组成AWS。”
虽然亚马逊开发EC2是一种偶然，但它的诞生也是历史趋势的必然。
从大型机、个人电脑，再到云计算、边缘计算，我们见证了技术的迭代与交替。每隔20~30年，技术演进的规则就会改变。
在智能时代，技术演进持续加速，很多技术发展的游戏规则每10年左右就会改变一次。过去有效的规则，并不意味着将来也有效。过去建造的发展护城河，不一定能够守护未来。
随着数据量的指数级增长，越来越多的数据需要在产生地被分析和处理，以减少延迟、提升数据安全/保护隐私、降低运营成本，并创造可持续的商业模式，由此便开启了边缘计算的新商机。
根据CB Insights和Network World的研究，边缘计算的市场规模将达到5千亿美元。市场分析机构Markets and Markets预计今后5年，边缘计算市场的复合年增长率CAGR将达到34%。
如此巨大的蓝海市场，自然吸引诸多企业投身其中。
回答文初的问题，为什么近期我感受到了边缘计算发展的明显加速呢？
首先，5G等通信技术的发展取得了突破性成果。
在我担任绽放杯5G应用征集大赛评委的过程中，犹如身临其境般的看到了很多5G边缘计算的创新应用。
5G是边缘计算的一个重要推动力量，代表着业界最先进的技术。据工业和信息化部数据，我国已开通建设了99.3万个5G基站，覆盖全国所有的地级市，95%以上的县区，35%的乡镇，5G终端手机连接数超过了3.92亿户。全国5G应用案例超过1万多个，覆盖了钢铁、电力、矿山等22个国民经济的重要行业和有关领域。
无论在边缘产生、分析和处理了多少数据，在计算无处不在的情况下，数据量的增长速度普遍快于网络带宽的提升，从而产生潜在的瓶颈，需要多种通信技术搭配使用，创造最好的应用体验。
未来在单位区域内的设备数量和数据量都会突破新的纪录，边缘计算基础设施可能将包含5G、Wi-Fi、光纤、卫星通信等多种技术的组合。尤其是5G的一些特性，让它与边缘计算成为绝佳搭配。
其次，边缘计算芯片的性能大幅提升，带动这一波节奏的是诸多造车新势力企业。
随着自动驾驶技术的迅速发展，各个厂商对于新产品自动驾驶能力的打造也更为重视，特别是在凸显智能科技水平的纯电动车型上，更是厂商展现自身最新自动驾驶技术的所在。
想要实现高级别的自动驾驶能力，首先需要各项传感器、智能硬件对道路交通信息的获取，以及算力强大的芯片。所以芯片算力的强大与否，也决定了车辆自动驾驶能力的高低。
去年特斯拉展示了其全新的自研FSD芯片，集成了60亿晶体管，每秒可以处理2.5G像素的视频输入数据，图像信号处理器每秒能处理1G像素，性能是之前是用的NVIDIA方案的21倍。功耗为每英里约250W，只有NVIDIA方案的1/7，同时成本也只有1/7。
凭借边缘计算能力，特斯拉可以快速处理传感数据，识别行人、其他车辆、路边标志和危险的移动物体。此外，特斯拉的车载设备通过网络将信息传递到云端，进一步分析数据以改进汽车的自动驾驶能力，并保持功能的持续更新。
第三，边缘计算受到诸多投资机构的青睐，资本的注入加速了初创企业的成长。
今年早些时候，知名投资人、方舟资本的创始人兼首席执行官凯瑟琳·伍德（木头姐）作为董事会成员加入Mimik Technology。
这是一家名不见经传的初创企业，他们创建了一套混合边缘云的解决方案，使任何计算设备，无论终端还是边缘，都可以充当服务器，在设备和应用程序之间点对点通信，让云服务可以扩展到任何地方。Mimik支持的设备包括：智能手机、平板电脑、个人电脑、智能电视、无线路由器、NAS设备和物联网终端。
根据边缘计算社区的统计，2021年上半年国内边缘计算领域获得融资的企业有12家，机构涉及高瓴创投、腾讯投资、小米产投、红杉资本、松禾资本等。
网络覆盖和芯片算力的提升，以及资本的助力，促进了边缘硬件的普及，是边缘计算发展的三个重要基石。
我们常常在寻找下一个“杀手级”应用。比如“滴滴”或者“抖音”，都堪称4G时代的典范。
这种将目光直接投向杀手级应用的做法有些舍本逐末，其实只有先构建蕴育杀手级应用的环境，才有新应用源源不断的诞生。
“滴滴”和“抖音”等应用，都是在4G网络和智能手机普及率突破临界点的产物。
2008年，国际电信联盟指定一组用于4G标准的要求，命名为IMT-Advanced规范。2013年底，工业和信息化部向中国移动、中国联通、中国电信颁发“LTE/第四代数字蜂窝移动通信业务(TD-LTE)”经营许可牌照。
根据工信部发布的数据，2014年10月，三大运营商4G基站总数累计达到70万个，4G用户超过4300万。2014年底，4G用户总数已达9728万户。2015年初，4G用户数超过3G。截至2016年一季度末，全国4G用户数达到5.3亿，这个数据超过了欧美总和。
3G时代，提供出租车预约服务的APP开始酝酿。2014年，嘀嘀打车更名为“滴滴打车”。从只能预约出租车，逐步发展到可以预约快车、专车、代驾等出行服务。截至2021年，滴滴出行用户达5.8亿。
抖音于2016年上线，原基础是一款音乐创意短视频社交软件。2018年第一季度，抖音在苹果App Store下载量达4580万次，字节跳动CEO张一鸣称其成为全球下载量最高的苹果手机应用。
4G时代杀手级应用的发展，为边缘计算的演进提供了可借鉴的思路。
从云服务器到边缘服务器的逐步部署与渗透，从边缘硬件的普及到边缘应用的繁荣发展，边缘计算的“杀手级生态”正在形成，边缘应用也将枝繁叶茂。
什么是极致边缘计算UEC？
既然众多企业——从云服务商到电信运营商，从IT企业到设备商，都将边缘计算视为下一个价值万亿的机会，那么应该如何把握这个机遇？
根据Gartner的调研，目前只有20%的企业经历了数字化转型，还有80%的市场等待开垦。使用旧工具，无法踏上新征程。
边缘设备是这些企业在数字化转型之路中的重要新工具。
如何评价这个工具的优劣呢？分析目前在市场上获得成功的边缘计算产品，他们往往在一些维度做到了最优。我们不妨将他们定义为极致边缘计算，Ultimate Edge Computing，UEC。
只有偏执狂才能生存，只有做到极致的边缘计算才能普及。
什么才是我们这里所说的极致边缘计算UEC？需要满足5项极致：
极致功耗：根据数据统计，大约1/4的物联网设备依靠电池供电，而且这个比例仍在不断提升，有预测认为到2030年，接近半数的物联网系统都将主要依靠电池供电。同时这些设备对成本极为敏感，如果将设备投入使用的成本减半，那么意味着销售额不止翻番。因此无论从供电环境还是从使用成本出发，将功耗降低到极致，都是重中之重。
极致简化：边缘计算的使用者不仅包括IT工程师，还包括OT运营人员。过去OT和IT经常是“鸡同鸭讲话”，很难沟通。OT团队缺乏IT专业知识来实施部署边缘计算，IT团队又缺乏对工艺和运营的理解以构建和完善满足业务流程的创新应用程序。为了做到将复杂留给自己，把简单交给用户，边缘计算平台需要提供低代码能力，将编程和使用过程极致简化，促进IT与OT的无缝衔接，加速边缘计算的普及。
极小空间：设备占用的空间同样是一个重要因素，更小、更紧凑的外形尺寸，往往意味着设备更易被安装。还有一些场景，比如智能手表、智能眼镜、智能耳标脚环，对边缘计算产品的尺寸非常敏感。
极度智能：在各种约束条件之下，边缘设备仍需要具备一定的智能。各种计算芯片按照摩尔定律发展着，各种新型操作系统，包括FreeRTOS、RT-Thread和LiteOS等，都在极大发挥受限设备的处理能力。微型机器学习TinyML使得工程师们在mW功率范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术成为可能。
极致灵活：虽然边缘计算脱胎于嵌入式系统，但边缘计算与嵌入式系统已有本质不同。嵌入式系统是指软硬件关系非常紧密的一类“计算机”系统，边缘计算将两者解耦，部署更快，随时升级，按需更新，弹性更强。更进一步，大部分边缘计算产品将无线通信作为标配，安装位置和使用场景都更加灵活。
极致功耗、极致简化、极小空间、极度智能、极致灵活，做到极致边缘计算，不仅需要熟练运用硬件设计、网络技术、传感技术、数据分析、终端应用，还需要对各种应用场景有极为深刻的理解，因此只有极少数团队能够驾驭。
在我接触到的大多数初创企业和项目中，从团队成员构成这一项内容，就可以对其边缘计算的部署能力有大致的判断。
根据VMware对其用户群体的研究，从云端到边缘是一个循序渐进的过程。
在未来五年，工作负载的分布将按照三、四、三的比例划分，也就是30%在数据中心，40%在基于云的服务和应用，30%在边缘计算。目前，边缘侧的占比仅为5%，提升的空间很大。
极致边缘计算UEC的优秀代表
年初，物联网智库与挚物研究院绘制了中国AIoT产业全景图谱之边缘智能子图谱。
在2021年7月，我们又发起“2021挚物奖·中国AIoT产业先锋企业”的评选活动（简称“挚物奖”），旨在表彰那些对国内AIoT产业发展做出过突出贡献的先锋企业，展示他们先进的技术成果以及在相关领域的成熟应用案例，同时为产业搭建全方位的创新交流平台。
在评选过程中，我们发现了有能力提供极致边缘计算的优质企业，典型的代表包括艾灵网络、研华科技和创通联达。
艾灵网络、研华科技在工业领域扎根，提供边缘计算解决方案。创通联达从“5G+AI+边缘计算”着手，提供5G智能模组和参考方案，推动企业数字化变革。
工业现场虽然是具有高度跨界融合特性的边缘计算场景，但边缘计算想要在工业现场充分发挥潜力并不容易。
每家工厂、每个产段、每个工位都有差异，一个小小的工业现场，堪称浓缩了百业千态。比如同样是制造水泥的工厂，在北方的工厂和南方的工厂，制造流程完全不一样，每个企业的流程都根据自己企业内部的人员状况、工艺流程等进行调整和定制。大而一统的标准化框架不能适用，必须针对不同场景灵活调配，同时对工业场景保持足够的敬畏。
艾灵网络认为，5G边缘计算在工业制造领域最有可能出现规模化应用的场景，包括机器视觉、边缘智能PLC和自主移动机器人AMR。
1. 工业机器视觉是5G边缘计算在智能制造领域的刚需，智能工厂的一个重要指标可能就是摄像头数量。艾灵网络提到，他们一个客户的智能工厂摄像头数量已经达到500个。
为什么边缘智能机器视觉系统，将会替代传统的AI摄像头？它的好处显而易见，首先是部署简单，用无线方式可以实现一根线快速部署。其次是软硬件减量减配，工业现场是典型的小样本训练场景，习惯了复杂人脸识别的AI摄像头往往水土不服。再次，从系统升级角度来说，边缘智能系统可以在集群层面上一次性升级，而不用一个个单独更新。
2. 另一个较大的应用场景是边缘智能PLC。各种PLC是在工业控制领域用得非常广泛的一类设备，如果你到工厂参观，一定会看到PLC的身影。同时你还会观察到，每个工厂的占地面积一般都很大，平面化的部署多个厂区和产线。一旦建成便难以调整，而且无法有效利用上、下层空间。就空间体积和利用率而言，虽然设备和产线一刻不停的忙碌运转，但其实占比最大的是空气。因此很多工程师在思考提升产线的灵活性，分层部署的可能性。通过5G通信的边缘智能PLC可以大大提升产线的移动能力，提高很多工厂的自动化水平。
3. 新一代AMR不仅仅是做物流运输，还会进入产线作业参与生产过程。它已经非常接近一个减配版或者瘦身版的自动驾驶机器人。当这些AMR进入复杂作业环境时，算力消耗很高，电量消耗更快，工作不了多长时间就要充电。如果与5G边缘计算结合，AMR不再做复杂的计算，直接把采集到的原始视频及感知数据回传云端，再由5G网络实时下发控制指令，从而可大大延长工作时间。
研华科技作为物联网的全球领导厂商，提出以边缘智能和WISE-PaaS工业物联网云平台为核心的物联网软、硬件解决方案，协助合作伙伴串接产业链。
由研华科技提出的“共创”模式可圈可点。“共创”是指研华科技在物联网各个应用领域寻求合作伙伴，成立共创项目、组建共创团队、培育共创实体。由研华科技提供云平台和技术支持，由共创伙伴提供应用场景和需求，形成基于研华科技云平台技术，面向特定行业需求的物联网服务定制化开发方案，并打造各个细分行业的物联网自动化、智能化产品。
最近几年，研华科技积极推进产业伙伴共创，加速AIoT生态圈布建与发展。
1.在金属行业，研华科技为勤昆科技提供智慧工厂智能联网系统，实现一键管理控制机台。
2.在纺织行业，宏远兴业通过与研华科技的全面合作，包含WISE-PaaS及智慧能源管理解决方案，在4年内将智能化技术全面应用至产线与厂务系统。
3.在船舶行业，赛尔尼柯借力WISE-PaaS，构建了船舶从数据采集、数据传输、云平台组态建模、大数据分析决策以及数据可视化呈现的一体化远程监控管理，降低船舶智能化的前期建设成本与运维成本。
创通联达以5G为起点，布局5G全产业链的产品，特别在端侧，创通联达已经以高通领先的芯片为基础打磨出两个版本的模组，后续还将陆续发布通信+智能的模组。
创通联达还将模组面向不同品类的参考设计做出来，缩短产业界品牌商的产品落地时间。
创通联达是中科创达与高通联合设立的合资公司。中科创达与高通已经有接近12年的合作历史，并打下了坚实的信任基础。2011年，高通公司投资中科创达成为其股东，并于2016年成立创通联达。不同于外围合作伙伴，创通联达等同于高通直系生态内的合作伙伴。
在战略定位上，创通联达找准切入点并有效借势。股东之一高通公司是全球领先的无线产品提供商，以芯片为核心，提供基础的移动通信能力。创通联达则坚持以操作系统为核心的基础工作，在底层基础上建立第二层生态，为用户提供业务能力支持。
以上是部分优秀企业的三个典型代表，更多出色项目我们仍在持续挖掘。
写在最后
划个重点。
第一，网络覆盖和芯片算力的提升，以及资本的助力，促进了边缘硬件的普及，是边缘计算发展的三个重要基石。从云服务器到边缘服务器的逐步部署与渗透，从边缘硬件的普及到边缘应用的繁荣发展，边缘计算的“杀手级生态”正在形成，边缘应用也将枝繁叶茂。
第二，极致边缘计算UEC，必备的技能是极致功耗、极致简化、极小空间、极度智能、极致灵活。做到极致边缘计算，不仅需要熟练运用硬件设计、网络技术、传感技术、数据分析、终端应用，还需要对各种应用场景有极为深刻的理解，因此只有极少数团队能够驾驭。
第三，边缘计算的市场规模将达到5千亿美元。在未来五年，工作负载的分布将按照三、四、三的比例划分，也就是30%在数据中心，40%在基于云的服务和应用，30%在边缘计算。目前，边缘侧的占比仅为5%，提升的空间很大。
为了发现更多极致边缘计算项目，更好的践行“引领智能生态重构，赋能企业升维创新”的使命，物联网智库正在评选“AIoT新维奖”系列榜单，该榜单既是对优秀企业和案例的褒奖，更是对产业发展方向的指引。
